2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、論文基于的研究項目來源于國家自然基金項目(批準號:70701007)“面向動態(tài)不確定性的計劃產能預測與風險決策研究”。本文針對工廠產能規(guī)劃模型中產能參數估計準確度不高而導致規(guī)劃方案可信性降低的問題進行研究,主要內容如下:
   第一、計劃產能概念及其預測體系研究:基于制造業(yè)產能計劃動態(tài)不確定性,提出計劃產能的概念。在此基礎上設計出計劃產能預測體系。
   第二、計劃產能的建模研究:該部分包括模型建立和簡化,首先采用制造業(yè)

2、時間分析結合生產性能指標基本公式建立以通用模型和行業(yè)應用模型組成的兩階段計劃產能模型。接著簡化模型步驟包括以下幾個方面:1)按人為可控制可計劃程度對獨立變量分類,分為可控和不可控獨立變量;2)采用修正的Morris篩選法和Sobol'法相結合的兩步全局靈敏度分析方法來識別不可控獨立變量的重要度;3)將可控獨立變量和低靈敏度不可控獨立變量系數化,得計劃產能簡化模型。
   第三、計劃產能預測方法研究:基于簡化模型,采用自下而上的預

3、測方案。首先提出適用于非負數列分析的改進非參數密度核估計法,對關鍵獨立變量預測值進行不確定度量化;再運用基于蒙特卡羅的不確定度傳遞法預測計劃產能,得到計劃產能預測的點估計、不確定度分布和一定置信度下的不確定度區(qū)間。
   第四、計劃產能建模與預測實例研究:分別以資金密集型半導體封裝測試行業(yè)和勞動力密集型汽車行業(yè)為例進行計劃產能建模與預測的實例研究。
   第五、計劃產能預測軟件工具設計與實現:基于Excel-VBA開發(fā)了

4、計劃產能預測體系的軟件工具,包括修正Morris法、Sobol'法、改進非參數密度核估計法和基于蒙特卡羅的不確定度傳遞法的實現。
   本文針對動態(tài)不確定條件下產能估計準確度低的問題,提出了計劃產能概念,設計了計劃產能預測體系并探討了其關鍵技術,采用半導體制造和汽車制造行業(yè)為實例進行了體系驗證。開發(fā)了相關軟件工具并在工廠成功應用,驗證了軟件工具的有效性。該體系提高了計劃產能預測精度、縮短預測耗時,從而為工廠產能規(guī)劃提供更準確的產

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