摘要
退役机电产品再制造成本是其再制造决策的主要依据之一.针对再制造成本的随机性、不确定性以及可用数据样本有限的问题,提出基于支持向量机的再制造成本预测方法.分析了再制造成本的构成要素、影响因素及其特点,将废旧产品经拆卸、检测后零部件分为可直接再利用、可再制造加工及替换处理等三类,结合其可再制造性,以零部件再制造加工比率、零部件替换比率及技术性指数为输入,再制造成本为输出,构建基于支持向量机的再制造成本预测模型,对机械式变速箱的再制造成本进行了预测,并与BP神经网络预测结果进行对比分析.结果表明,支持向量机预测模型能很好地预测再制造成本,并且预测精度比BP神经网络更好,可为再制造成本的准确预测提供参考.
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单位自动化学院; 武汉科技大学