【摘 要】
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提升企业竞争力是企业研究的重要课题,而提高产品质量和生产率则是提升企业市场竞争力的关键环节.通过对某焊管厂制造执行系统（MES）中精焊数据的分析,以焊接电流为预报对象,利
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,北京石油化工学院信息工程学院,中国钢研新冶高科技集团有限公司
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提升企业竞争力是企业研究的重要课题,而提高产品质量和生产率则是提升企业市场竞争力的关键环节.通过对某焊管厂制造执行系统（MES）中精焊数据的分析,以焊接电流为预报对象,利用逐步回归法,建立了焊接电流、焊弧电压和焊接速度之间的预报模型.运用改进的反向传播（BP）神经网络对预报对象进行了预报,并与逐步回归法的预报精确度进行了对比分析.分析结果表明,BP神经网络对数据的预报精确度大于逐步回归法.若考虑焊接电流对产品质量的影响,则应使用BP神经网络进行预报,以提高产品质量和生产率.
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