【摘 要】
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提出了一种针对多制造资源、多产品类型、离散生产系统中订单完工期的经验回归预测方法。先确定并量化描述影响订单完工期的两类主要因素，即车间实时状态和订单构成信息，基于Ex
【机 构】
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华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室
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提出了一种针对多制造资源、多产品类型、离散生产系统中订单完工期的经验回归预测方法。先确定并量化描述影响订单完工期的两类主要因素，即车间实时状态和订单构成信息，基于ExSpect平台构建车间生产过程的高级Petri网仿真模型，通过随机模拟和仿真运行收集样本数据，训练出若干个体神经网络；然后采用基于误差聚类的改进Bagging方法建立神经网络集成预测模型；最后通过实例讨论了订单完工期预测的完整过程。结果表明，采用该方法能得到理想的预测结果。
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