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申请/专利权人：暨南大学

摘要：本申请涉及基于工业大数据的间歇式生产系统经济批量决策方法、服务平台及介质，该方法包括：获取当前所接收到的需求订单信息；根据预设的支持向量机SVM多分类模型，对所述当前产品生产信息进行处理，确定产品类型；将已确定产品类型的所述当前产品生产信息，输入预设的需求时序预测模型，得到第一产品需求预测信息；在将所述第一产品需求预测信息导入与所述产品类型对应的经济生产批量决策模型之后，利用预设的遗传算法和迭代规则，计算出经济生产批量结果，通过引入大数据分析技术确定决策模型中的关键变量，增强模型求解的精准性，提升复杂随机环境下生产物流系统多层次、多尺度管控决策的智能化水平。

主权项：1.一种基于工业大数据的间歇式生产系统经济批量决策方法，其特征在于，包括：获取当前所接收到的需求订单信息，其中，所述需求订单信息包括当前产品生产信息；根据预设的支持向量机SVM多分类模型，对所述当前产品生产信息进行处理，确定产品类型，其中，所述产品类型用于表征所述当前产品生产信息所对应产品的畅销度；将已确定产品类型的所述当前产品生产信息，输入预设的需求时序预测模型，得到第一产品需求预测信息，其中，所述需求时序预测模型是基于长短期记忆网络LSTM和预设的产品需求信息数据集所训练的神经网络，并被训练为根据对应的产品生产信息，预测输出与该产品生产信息对应的第二产品需求预测信息，所述第一产品需求预测信息用于表征在预设的计划周期内所述产品类型所对应产品的需求量；在将所述第一产品需求预测信息导入与所述产品类型对应的经济生产批量决策模型之后，利用预设的遗传算法和迭代规则，计算出经济生产批量结果，其中，所述经济生产批量决策模型是基于产品畅销度和预设的产存成本目标函数所构建的，所述经济生产批量结果至少包括计划周期内对应的所述产品类型所对应产品的生产量；其中，根据预设的支持向量机SVM多分类模型，对所述当前产品生产信息进行处理，确定产品类型，包括：基于所述当前产品生产信息，生成原始数据集合，其中，所述原始数据集合为至少包括订单数据、产品数据和设备数据的生产数据；对所述原始数据集合进行数据清洗、数据压缩及数据切分，得到第一数据集，其中，所述第一数据集包括至少一种畅销度的产品分类集；按预设的选取规则，从所述第一数据集中选取所述产品分类集和对应的所述畅销度，得到所述产品类型，其中，所述选取规则是根据经济生产批量决策需求生成的；其中，基于所述当前产品生产信息，生成原始数据集合，包括：将所述当前产品生产信息进行平面化处理，得到平面化数据集；按时间戳对所述平面化数据集进行时序化集成，得到所述原始数据集；其中，对所述原始数据进行数据清洗、数据压缩及数据切分，得到第一数据集，包括：对所述原始数据集进行数据清洗操作，得到候选数据集，其中，所述数据清洗包括以下之一：缺失值插值、异常值清除、去重；依次对所述候选数据集进行降维操作和特征选择处理，生成压缩数据集，其中，所述降维操作包括以下之一：主成分分析、局部线性嵌入，所述特征选择处理包括以下之一：递归特征消除、卡方检验；以预设的切分维度，对所述压缩数据集进行切分，生成所述第一数据集，其中，所述切分维度至少包括以下之一：业务类别、时间、服务范围；其中，在将所述第一产品需求预测信息导入与所述产品类型对应的经济生产批量决策模型之后，利用预设的遗传算法和迭代规则，计算出经济生产批量结果，包括：将所述产品类型对应的经济生产批量决策模型合并构建为综合经济生产批量决策模型，构建如下： ，，，，，，，，，，，，，其中：ModelA、ModelB与ModelC分别代表3种与产品类型对应的经济批量模型；T表 示计划周期的时段数，Cp计划周期内生产成本，Ch表示计划周期内仓储成本，Cs表示计划周 期内设备调整成本，Cl表示计划周期内拖期惩罚成本，Pij表示第j台i型设备的单位生产成 本，Kij表示第j台i类设备单位调整费用，Qij第j台i型设备生产量，ht表示t时段内产品单位 存储成本，It表示t时段末库存量，Xt表示t时段计划生产批量，dt表示t时段实际需求量或产 品预测量，Cij表示第j台i型设备的容量，lt表示t时段的单位延迟惩罚成本，表示t时段 生产少于需求的数量，表示t时段生产多于需求的数量，表示0-1变量，t时段内是否 选择i类型设备的第j台；|T|是集合T中周期的时段数；I表示设备类型集合，|I|是集合I中 设备种类的数量；J表示设备数量集合，|J|是集合J中设备的数量； 将所述第一产品需求预测信息导入所述综合经济生产批量决策模型进行处理，得到经济生产批量数据；基于预设的遗传算法和迭代规则，对所述经济生产批量数据进行遗传进化和迭代处理，生成目标经济生产批量数据，其中，所述经济生产批量结果包括所述目标经济生产批量数据。

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