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申请/专利权人：中科云谷科技有限公司

摘要：本申请涉及生产管理技术领域，提供一种生产效率提升模型的训练方法、生产效率提升方法及装置。方法包括：获取影响车间生产效率的多个影响对象；根据影响对象的多个关键因素和在预设时间段内的历史需求参数构建对应的多个第一样本；基于遗传算法从多个第一样本中选取一个第一样本，并进化处理所选第一样本得到进化处理后的第一样本；在进化处理后的第一样本中的多个历史因子值均处于对应的目标数据区间时，将进化处理后的第一样本确定为第二样本；根据多个第一样本和第二样本训练预设的神经网络；在预设的神经网络符合训练完成条件时，确定预设的神经网络训练完成，以得到预测精度更高的生产效率提升模型。

主权项：1.一种生产效率提升模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：获取影响车间生产效率的多个影响对象；针对任意一个影响对象，根据所述影响对象的多个关键因素以及在预设时间段内的历史需求参数构建与所述影响对象对应的多个第一样本；基于遗传算法从所述多个第一样本中选取一个第一样本，并对所选第一样本进行进化处理，以得到进化处理后的第一样本；在所述进化处理后的第一样本中的多个历史因子值均处于对应的目标数据区间的情况下，将所述进化处理后的第一样本确定为第二样本；针对所述多个第一样本和所述第二样本中的每个样本，将所述样本中每种关键因素的历史因子值输入至预设的神经网络，以使所述预设的神经网络输出每个样本中的历史需求参数，以训练所述预设的神经网络；在所述预设的神经网络符合训练完成条件的情况下，确定所述预设的神经网络训练完成，以得到生产效率提升模型；其中，目标数据区间通过以下方式确定：针对每个与所述影响对象对应的第一样本包括的历史日期，确定所述历史日期下的历史计划参数与历史需求参数之间的参数差值；针对每个与所述影响对象对应的第一样本，在与所述第一样本对应的参数差值小于预设值的情况下，将所述第一样本确定为候选样本；根据全部候选样本中每种关键因素的历史因子值确定针对每种关键因素的目标数据区间；其中，所述根据全部候选样本中每种关键因素的历史因子值确定针对每种关键因素的目标数据区间包括：针对每种关键因素，从全部候选样本中的与所述关键因素对应的全部历史因子值中确定出最大历史因子值和最小历史因子值；根据与每种关键因素对应的最大历史因子值和所述最小历史因子值确定针对每种关键因素的目标数据区间。

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百度查询： 中科云谷科技有限公司 生产效率提升模型的训练方法、生产效率提升方法及装置