[發(fā)明專利]基于多重回歸模型的產(chǎn)品加工價(jià)格預(yù)估方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010545222.7
• 申請日: 2020-06-15
• 公開（公告）號: CN111724203A
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高威廉;曼吉特·幸格;高登
• 申請（專利權(quán)）人: 中山世達(dá)模型制造有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q50/04
• 代理公司: 中山市銘洋專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 44286
• 代理人: 鄒建平

一種基于多重回歸模型的產(chǎn)品加工價(jià)格預(yù)估方法和系統(tǒng)，該方法包括如下步驟：收集多個產(chǎn)品數(shù)據(jù)，建立產(chǎn)品原始數(shù)據(jù)集，所述產(chǎn)品數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品數(shù)量、產(chǎn)品表面積、產(chǎn)品加工復(fù)雜度、產(chǎn)品X軸長度、產(chǎn)品Y軸長度、產(chǎn)品Z軸長度、刀具使用率、產(chǎn)品公差等級、產(chǎn)品可加工性、材料單價(jià)、材料密度和價(jià)格；依據(jù)所述產(chǎn)品原始數(shù)據(jù)集，建立多線性回歸模型；將所述產(chǎn)品原始數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練子集和測試子集，通過訓(xùn)練子集訓(xùn)練所述多線性回歸模型，使用驗(yàn)證子集驗(yàn)證所述多線性回歸模型的準(zhǔn)確性，依據(jù)驗(yàn)證結(jié)果調(diào)整所述多線性回歸模型，確定最終的多線性回歸模型。本發(fā)明基于人工智能算法預(yù)估產(chǎn)品加工價(jià)格，提升了報(bào)價(jià)的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及自動化機(jī)械加工技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于多重回歸模型的產(chǎn)品加工價(jià)格預(yù)估方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

CNC加工，通常是指計(jì)算機(jī)數(shù)字化控制精密機(jī)械加工，相應(yīng)的加工設(shè)備包括CNC加工車床、CNC加工銑床和CNC加工鏜銑床等，具有減少工裝數(shù)量、加工精度高以及加工效率高等優(yōu)點(diǎn)，在工業(yè)上已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。

一直以來，通過數(shù)控設(shè)備加工產(chǎn)品的報(bào)價(jià)缺乏規(guī)范、有效的方式。現(xiàn)有技術(shù)中，可行的報(bào)價(jià)方式是人工報(bào)價(jià)，報(bào)價(jià)人員基于歷史經(jīng)驗(yàn)及對行業(yè)的理解等，預(yù)估產(chǎn)品加工時間、產(chǎn)品材料價(jià)格和表面處理的成本，并最終綜合上述成本得出產(chǎn)品的報(bào)價(jià)。這種報(bào)價(jià)方式過于主觀，難免存在報(bào)價(jià)偏高或偏低的問題。因此，現(xiàn)有技術(shù)亟需一種規(guī)范、準(zhǔn)確的報(bào)價(jià)方式。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種基于多重回歸模型的產(chǎn)品加工價(jià)格預(yù)估方法及系統(tǒng)，基于人工智能算法預(yù)估產(chǎn)品加工價(jià)格，提升報(bào)價(jià)的準(zhǔn)確性。

根據(jù)本發(fā)明的第一方面，本發(fā)明提供一種基于多重回歸模型的產(chǎn)品加工價(jià)格預(yù)估方法，包括如下步驟：

收集多個產(chǎn)品數(shù)據(jù)，建立產(chǎn)品原始數(shù)據(jù)集，所述產(chǎn)品數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品數(shù)量、產(chǎn)品表面積、產(chǎn)品加工復(fù)雜度、產(chǎn)品X軸長度、產(chǎn)品Y軸長度、產(chǎn)品Z軸長度、刀具使用率、產(chǎn)品公差等級、產(chǎn)品可加工性、材料單價(jià)、材料密度和價(jià)格；

依據(jù)所述產(chǎn)品原始數(shù)據(jù)集，建立多線性回歸模型，所述多線性回歸模型的公式為：log(y)＝β₀+log(x₁)+log(x₂)+x₃+x₄+x₅+x₆+x₇+x₈+x₉+x₁₀+x₁₁；

其中，y為價(jià)格，β₀為常數(shù)項(xiàng)，x₁-x₁₁分別為產(chǎn)品數(shù)量、產(chǎn)品表面積、產(chǎn)品加工復(fù)雜度、產(chǎn)品X軸長度、產(chǎn)品Y軸長度、產(chǎn)品Z軸長度、刀具使用率、產(chǎn)品公差等級、產(chǎn)品可加工性、材料單價(jià)和材料密度；

將所述產(chǎn)品原始數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練子集和測試子集，通過訓(xùn)練子集訓(xùn)練所述多線性回歸模型，使用驗(yàn)證子集驗(yàn)證所述多線性回歸模型的準(zhǔn)確性，依據(jù)驗(yàn)證結(jié)果調(diào)整所述多線性回歸模型，確定最終的多線性回歸模型。

優(yōu)選的，所述通過訓(xùn)練子集訓(xùn)練所述多線性回歸模型，使用驗(yàn)證子集驗(yàn)證所述多線性回歸模型的準(zhǔn)確性，具體為：通過訓(xùn)練子集訓(xùn)練得到多線性回歸模型中的常數(shù)項(xiàng)，將驗(yàn)證子集中的產(chǎn)品數(shù)據(jù)代入已確定常數(shù)項(xiàng)值多線性回歸模型中，依據(jù)該多線性回歸模型的輸出結(jié)果確定該多線性回歸模型的準(zhǔn)確性。

優(yōu)選的，在將驗(yàn)證子集中的產(chǎn)品數(shù)據(jù)代入已確定常數(shù)項(xiàng)值的多線性回歸模型中后，若該線性回歸模型輸出的價(jià)格值與驗(yàn)證子集中的價(jià)格值的差值大于預(yù)定差值，則依據(jù)該差值調(diào)整所述多線性回歸模型。

優(yōu)選的，還包括如下步驟：建立測試數(shù)據(jù)集，使用測試數(shù)據(jù)集測試所述多線性回歸模型的準(zhǔn)確性。

優(yōu)選的，所述產(chǎn)品公差等級與產(chǎn)品公差值具有預(yù)設(shè)映射關(guān)系，所述產(chǎn)品加工復(fù)雜度為產(chǎn)品加工復(fù)雜等級，所述產(chǎn)品可加工性為產(chǎn)品可加工等級。