典型文献
一种面向时序数据的多品种小批量生产线性能预测模型研究
文献摘要：
随着生产线数字化、自动化水平的提高,产生了大量的反映运行过程机理及运行状态的数据,这些数据为生产线性能分析和预测提供了可能.针对生产线的在制品数量、生产周期和生产效率性能指标,构建了一种面向时序数据的循环深度信念网络的生产线预测模型(Cycle–deep belife network,C–DBN);针对传统基于SGD(Stochastic gradient descent)的训练方法存在的预测模型收敛速度慢以及精度低等问题,提出了基于AMM(Adam with momentum)算法的生产线性能预测模型训练方法;确定了面向时序数据的生产线性能预测模型训练流程.最终通过实例验证了生产线性能预测模型和训练方法的有效性.
文献关键词：
生产线性能预测模型;时序数据;深度信念网络;AMM算法;多品种小批量
中图分类号：
作者姓名：
张维;张少勋;吴燕;时思远
作者机构：
西北工业大学,西安710072
文献出处：
引用格式：
[1]张维;张少勋;吴燕;时思远-.一种面向时序数据的多品种小批量生产线性能预测模型研究)[J].航空制造技术,2022(19):30-36
A类：
生产线性能预测模型,belife
B类：
时序数据,多品种小批量,小批量生产,自动化水平,过程机理,品数,生产周期,效率性,循环深度,深度信念网络,Cycle,deep,network,DBN,SGD,Stochastic,gradient,descent,训练方法,收敛速度,速度慢,AMM,Adam,momentum,模型训练,训练流程
AB值：
0.285452
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