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为解决标准生产工时预测精度低的问题,提出基于决策树和模型树的作业工时预估方法,用于拟合非线性关系。对于可获取的由混合属性类型构成的数据集,先基于决策树法用标称属性完成部分树的构建,然后在各分枝的数据集上采用模型树法构建子树,在叶节点处给出线性模型。通过实例证明,所提方法在当前基础上能使预估偏差降低19.4%,显著缩小计划与执行之间的偏差。