简介概要

基于支持向量机的机电产品再制造成本预测方法

来源期刊:机械设计与制造2016年第4期

论文作者:向红 夏绪辉 王蕾 江志刚

文章页码:268 - 272

关键词:机电产品;再制造成本;成本预测;支持向量机;

摘    要:退役机电产品再制造成本是其再制造决策的主要依据之一。针对再制造成本的随机性、不确定性以及可用数据样本有限的问题,提出基于支持向量机的再制造成本预测方法。分析了再制造成本的构成要素、影响因素及其特点,将废旧产品经拆卸、检测后零部件分为可直接再利用、可再制造加工及替换处理等三类,结合其可再制造性,以零部件再制造加工比率、零部件替换比率及技术性指数为输入,再制造成本为输出,构建基于支持向量机的再制造成本预测模型,对机械式变速箱的再制造成本进行了预测,并与BP神经网络预测结果进行对比分析。结果表明,支持向量机预测模型能很好地预测再制造成本,并且预测精度比BP神经网络更好,可为再制造成本的准确预测提供参考。

详情信息展示

基于支持向量机的机电产品再制造成本预测方法

向红,夏绪辉,王蕾,江志刚

武汉科技大学机械自动化学院

摘 要:退役机电产品再制造成本是其再制造决策的主要依据之一。针对再制造成本的随机性、不确定性以及可用数据样本有限的问题,提出基于支持向量机的再制造成本预测方法。分析了再制造成本的构成要素、影响因素及其特点,将废旧产品经拆卸、检测后零部件分为可直接再利用、可再制造加工及替换处理等三类,结合其可再制造性,以零部件再制造加工比率、零部件替换比率及技术性指数为输入,再制造成本为输出,构建基于支持向量机的再制造成本预测模型,对机械式变速箱的再制造成本进行了预测,并与BP神经网络预测结果进行对比分析。结果表明,支持向量机预测模型能很好地预测再制造成本,并且预测精度比BP神经网络更好,可为再制造成本的准确预测提供参考。

关键词:机电产品;再制造成本;成本预测;支持向量机;

<上一页 1 下一页 >

有色金属在线官网  |   会议  |   在线投稿  |   购买纸书  |   科技图书馆

中南大学出版社 技术支持 版权声明   电话:0731-88830515 88830516   传真:0731-88710482   Email:administrator@cnnmol.com

互联网出版许可证:(署)网出证(京)字第342号   京ICP备17050991号-6      京公网安备11010802042557号