基于加權(quán)集成學(xué)習(xí)的車間生產(chǎn)進(jìn)度異常預(yù)測

摘要： 準(zhǔn)確的生產(chǎn)進(jìn)度異常預(yù)測對(duì)于提升車間生產(chǎn)效率具有重要意義，針對(duì)單一模型預(yù)測精度低、泛化能力弱等問題，提出一種基于加權(quán)集成學(xué)習(xí)的生產(chǎn)進(jìn)度異常預(yù)測方法。首先，考慮不同模型挖掘數(shù)據(jù)和訓(xùn)練原理的差異，確定基學(xué)習(xí)器的種類，提高模型的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性；其次，采用遺傳算法對(duì)各基學(xué)習(xí)器的權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)一步糾正基學(xué)習(xí)器的預(yù)測誤差，構(gòu)建生產(chǎn)進(jìn)度異常預(yù)測集成模型。實(shí)例驗(yàn)證表明，所提方法可以準(zhǔn)確預(yù)測出車...