[發(fā)明專(zhuān)利]基于數(shù)據(jù)分布的訂單完工期預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法及預(yù)測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110086992.4
• 申請(qǐng)日: 2021-01-22
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112785377B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-05-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 羅家祥;鄧煒
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 華南理工大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06F17/00
• 分類(lèi)號(hào): G06F17/00;G06Q30/06;G06K9/62
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 鄭浦娟

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)分布的訂單完工期預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法及預(yù)測(cè)方法，通過(guò)歷史訂單構(gòu)建訓(xùn)練樣本集，獲取訓(xùn)練樣本標(biāo)簽及特征；基于訂單類(lèi)型，將訓(xùn)練樣本集劃分為多個(gè)子集，針對(duì)各子集繪制標(biāo)簽的概率密度曲線(xiàn)；構(gòu)建兩級(jí)級(jí)聯(lián)隨機(jī)樹(shù)模型，由訓(xùn)練樣本訓(xùn)練第一級(jí)聯(lián)隨機(jī)樹(shù)模型，得到分類(lèi)結(jié)果和概率值；基于訓(xùn)練樣本訂單類(lèi)型對(duì)應(yīng)子集的概率密度曲線(xiàn)，結(jié)合訓(xùn)練樣本分類(lèi)結(jié)果和概率值，得到增強(qiáng)特征；最終將訓(xùn)練樣本的特征與其增強(qiáng)特征結(jié)合，得到訓(xùn)練樣本的新特征；通過(guò)訓(xùn)練樣本的新特征和標(biāo)簽對(duì)第二級(jí)聯(lián)隨機(jī)樹(shù)模型進(jìn)行訓(xùn)練。本發(fā)明基于兩級(jí)級(jí)聯(lián)隨機(jī)樹(shù)模型能夠有效緩解離散裝配車(chē)間訂單數(shù)據(jù)特征少、特征表達(dá)能力弱的問(wèn)題，提高了訂單完工期預(yù)測(cè)的精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及離散制造業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理技術(shù)，特別涉及一種基于數(shù)據(jù)分布的訂單完工期預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法及預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)

離散制造業(yè)在推動(dòng)各國(guó)科技生產(chǎn)力和國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮至關(guān)重要的作用。作為典型的離散制造業(yè)，裝配制造是根據(jù)訂單要求將多種零件組裝成整體部件或裝備產(chǎn)品的過(guò)程，其中準(zhǔn)確預(yù)測(cè)訂單完工期關(guān)系到制造企業(yè)能否有利于保證產(chǎn)品按客戶(hù)要求準(zhǔn)時(shí)交貨，對(duì)提高裝配制造企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力具有重要意義。因此，準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)訂單完工期是企業(yè)亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

目前，傳統(tǒng)的訂單完工期預(yù)測(cè)方法主要有：

1)、案例推理法，通過(guò)在歷史訂單中尋找與當(dāng)前訂單案例相似的案例歷史案例，將歷史相似案例的解決經(jīng)驗(yàn)或結(jié)果重新應(yīng)用到當(dāng)前案例訂單中，進(jìn)而得到預(yù)測(cè)的訂單完工期。這種方法需要十分了解車(chē)間的加工流程以及相關(guān)的專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，學(xué)習(xí)成本太高。

2)、數(shù)學(xué)仿真法，通過(guò)建立車(chē)間加工過(guò)程的仿真模型，并且加入隨機(jī)因素來(lái)模擬真實(shí)車(chē)間可能存在的不確定因素，進(jìn)而預(yù)測(cè)得到訂單完工期的范圍。這種方法簡(jiǎn)化了訂單加工的過(guò)程，不能有效的反映真實(shí)情況。

3)、機(jī)器學(xué)習(xí)法，搭建單一的訂單完工期預(yù)測(cè)模型，利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，再用訓(xùn)練好的模型預(yù)測(cè)新訂單的訂單完工期。但是單一的模型不能很好的處理具有數(shù)據(jù)量少、特征表達(dá)能力低、存在記錄誤差等特點(diǎn)的數(shù)據(jù)，從而使得模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率不高。

由于離散裝配車(chē)間的生產(chǎn)加工環(huán)境較為復(fù)雜，存在諸多不確定因素，包括零件庫(kù)存不足、外包加工延期、產(chǎn)品檢測(cè)不合格返工重新生產(chǎn)、生產(chǎn)調(diào)度計(jì)劃臨時(shí)變動(dòng)等，這些不確定因素會(huì)影響到訂單的生產(chǎn)流程，但又不會(huì)顯性的在數(shù)據(jù)中呈現(xiàn)；同時(shí)離散裝配車(chē)間采集的訂單數(shù)據(jù)具有量級(jí)小、特征表達(dá)能力低、存在人工記錄誤差的特點(diǎn)，因此傳統(tǒng)的訂單完工期預(yù)測(cè)方法不能滿(mǎn)足離散裝配車(chē)間實(shí)際生產(chǎn)的需求。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)與不足，提供一種基于數(shù)據(jù)分布的級(jí)聯(lián)隨機(jī)樹(shù)訂單完工期預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法，該方法構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型能夠有效提高訂單完工期的預(yù)測(cè)精度，并且有效緩解了離散裝配車(chē)間訂單數(shù)據(jù)特征少、特征表達(dá)能力弱的問(wèn)題。

本發(fā)明的第二目的在于提供一種訂單完工期預(yù)測(cè)方法。

本發(fā)明的第三目的在于提供一種存儲(chǔ)介質(zhì)。

本發(fā)明的第四目的在于提供一種計(jì)算設(shè)備。

本發(fā)明的第一目的通過(guò)下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：一種基于數(shù)據(jù)分布的訂單完工期預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法，步驟包括：

獲取離散裝配車(chē)間中已完成的歷史訂單，構(gòu)建得到訓(xùn)練樣本集，并且獲取各訓(xùn)練樣本的訂單完工期，作為標(biāo)簽；

基于歷史訂單數(shù)據(jù)提取訓(xùn)練樣本的候選特征，對(duì)候選特征進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的特征；

根據(jù)訂單類(lèi)型，將訓(xùn)練樣本集劃分為多個(gè)子集，根據(jù)各子集中訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，針對(duì)各子集分別繪制標(biāo)簽的概率密度曲線(xiàn)；其中一種訂單類(lèi)型對(duì)應(yīng)一個(gè)子集；

構(gòu)建兩級(jí)級(jí)聯(lián)隨機(jī)樹(shù)模型，分別為第一級(jí)聯(lián)隨機(jī)樹(shù)模型和第二級(jí)聯(lián)隨機(jī)樹(shù)模型，進(jìn)行以下訓(xùn)練，得到訂單完工期預(yù)測(cè)模型：