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摘要
本发明公开了一种基于数据分布的订单完工期预测模型构建方法及预测方法,通过历史订单构建训练样本集,获取训练样本标签及特征；基于订单类型,将训练样本集划分为多个子集,针对各子集绘制标签的概率密度曲线；构建两级级联随机树模型,由训练样本训练第一级联随机树模型,得到分类结果和概率值；基于训练样本订单类型对应子集的概率密度曲线,结合训练样本分类结果和概率值,得到增强特征；最终将训练样本的特征与其增强特征结合,得到训练样本的新特征；通过训练样本的新特征和标签对第二级联随机树模型进行训练。本发明基于两级级联随机树模型能够有效缓解离散装配车间订单数据特征少、特征表达能力弱的问题,提高了订单完工期预测的精度。
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