制造系统成品需求短期预测模型研究及应用

提出基于模糊v-支持向量机(Fv-SVM)的能够压制正态分布噪音的制造系统成品需求短期预测模型，证明Fv-SVM的优越性。提出一种基于新模糊支持向量机的约束条件少且求解方便的制造系统成品需求短期预测模型，证明其结构风险最小化原理。提出一种基于新鲁棒模糊支持向量机的能够压制混合噪音的制造系统成品需求短期预测模型，证明基于几何间隔的结构风险最小化定理。建立基于鲁棒模糊小波匹配支持向量机的约束条件少、求解方便且能够压制混合噪音的制造系统成品需求短期预测新模型，证明满足Mercer定理的点积形式的小波核函数和满足平移不变核定理的小波核函数均是可容许的支持向量核，提出一种自适应正态变异粒子群算法对该模型参数进行辩识。研发制造系统成品需求短期智能预测系统，并应用于实际，产生显著经济效益。其意义在于本项目面向制造系统的成品(含零部件)需求短期预测，其成果可用于汽车、家电生产等制造企业，有很好的应用前景。