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摘要：本发明公开了一种基于AE‑CNN‑LSTM的柔性作业车间完工期实时预测方法，将车间矩阵状态特征和车间通用状态特征合并后输入基于LSTM的完工期实时预测模型进行训练，得到训练好的完工期实时预测模型；利用训练好的完工期实时预测模型根据车间实时状态进行加工订单的完工时间实时预测。本发明通过卷积神经网络、自编码器、长短期记忆神经网络对车间状态进行特征提取并预测完工时间，相较于传统预测方法，该数据驱动的方法具有更强的表达能力和拟合能力，可以充分利用实时海量的生产数据，动态适配不同场景下的车间环境，精确地预测出生产过程中的各个阶段的完工时间，提高生产计划的准确性。
主权项：1.一种基于AE-CNN-LSTM的柔性作业车间完工期实时预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1，根据柔性作业车间的样本生成器生成随机用例，对随机用例进行数据标注，得到标注后的随机用例，对标注后的随机用例进行数据增强，得到增强后的随机用例，从增强后的随机用例中获取车间矩阵状态和车间通用状态；步骤S2，采用多通道CNN网络对车间矩阵状态进行特征提取，得到车间矩阵状态特征；步骤S3，采用自编码器对车间通用状态进行特征提取，得到车间通用状态特征；步骤S4，将车间矩阵状态特征和车间通用状态特征合并后输入基于LSTM的完工期实时预测模型进行训练，得到训练好的完工期实时预测模型；步骤S5，利用训练好的完工期实时预测模型根据车间实时状态进行加工订单的完工时间实时预测。
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百度查询： 河海大学 一种基于AE-CNN-LSTM的柔性作业车间完工期实时预测方法
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