【摘 要】
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在玻璃切割、变压器硅钢片生产、家具下料、皮革下料等行业生产中,存在着大量的排样问题。这些行业的企业面临着生产订单频繁、交货期短等难题,迫切需要提高板材用料的预测能力,以减少生产批次,助力企业进行生产决策。但是,排样问题属于NP-完全问题,无法在多项式时间内得到最优解及相应的板材高度值。同时,板材和毛坯的特征较多,传统的方法难以有效地进行板材用料的预测,需要寻找更合适的方法。数据挖掘在企业数据的处理
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在玻璃切割、变压器硅钢片生产、家具下料、皮革下料等行业生产中,存在着大量的排样问题。这些行业的企业面临着生产订单频繁、交货期短等难题,迫切需要提高板材用料的预测能力,以减少生产批次,助力企业进行生产决策。但是,排样问题属于NP-完全问题,无法在多项式时间内得到最优解及相应的板材高度值。同时,板材和毛坯的特征较多,传统的方法难以有效地进行板材用料的预测,需要寻找更合适的方法。数据挖掘在企业数据的处理上有着独特的优势。在服务行业,能对电网用户的行为进行精确的分类。在交通运输行业,能对道路交通事故要素进行精准的分析预测。本文将数据挖掘技术运用到板材用料的预测工作中,实现了对新算例数据的准确预测。本文主要的研究工作如下:（1）针对二维矩形件算例不充足的问题,提出了二维矩形件算例发生器。该发生器可批量生成多个二维矩形件算例,为板材用料预测和相关理论研究提供充足的算例。（2）针对二维矩形件算例数据特征繁多和板材高度预测问题,对算例数据进行降维后,运用随机森林回归、BP神经网络、广义回归神经网络模型对板材高度进行预测,其中BP神经网络的R~2接近1。（3）针对历史算例数据未得到有效利用的问题,开发了板材用料预测系统。用户录入经实践验证的历史算例数据,系统经过学习,对新算例数据进行分析,在未对新算例进行实际排样时,也能快速、准确地得到其排样高度。
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