【摘 要】
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在考虑了钢坯库实际堆垛的基础上,设计了一种将订单K-means聚类分析后通过BP神经网络生成入库计划的算法。该算法主要分为2个阶段,首先通过K-means聚类将轧制计划中的合同按
【机 构】
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冶金自动化研究设计院,总后油料研究所
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在考虑了钢坯库实际堆垛的基础上,设计了一种将订单K-means聚类分析后通过BP神经网络生成入库计划的算法。该算法主要分为2个阶段,首先通过K-means聚类将轧制计划中的合同按照轧制出厂日期等条件形成类别;然后通过BP神经网络算法生成入库计划。利用钢厂实际生产数据对本算法进行验证。结果表明,本算法能够有效地减少倒垛次数,提高垛位空间利用率。
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