基于改进BP神经网络的废旧产品再制造成本预测

作者：祝含秋; 丁周阳^*; 陈兵; 江志刚

来源：机床与液压, 2020, 48(19): 34-20.

DOI：10.3969/j.issn.1001-3881.2020.19.007

• 再制造
• 成本预测
• 粒子群算法
• BP神经网络

为有效、准确地预测再制造成本,开发了一种基于改进BP神经网络的再制造成本预测模型。进行再制造成本构成分析,运用决策试验和评估实验室(DEMATEL)方法进行关键影响因素识别;在此基础上,利用基于粒子群算法改进的BP神经网络方法实现成本预测。通过案例研究,验证了所提出的模型的可行性。结果表明:所提出的方法能够准确地预测再制造的成本,为废旧产品的可再制造性评估提供了参考。

• 单位
  武汉科技大学