基于汽車維修數(shù)據(jù)的預測模型(最終修改版)-資料下載頁
2025-01-16 11:45本頁面
【正文】 數(shù)據(jù)，作出其散點圖如下： （－散點圖） 考慮到，汽車及其部件的維修次數(shù)受到其銷售總量的限制，因此曲線最終可能會趨于平緩，我們想到用指數(shù)函數(shù)做作曲線回歸：通過matlab中的統(tǒng)計工具箱對處理后的數(shù)據(jù)進行擬合可得： 即當時 并作出回歸曲線如下圖：若采用指數(shù)函數(shù)的非線性回歸來預測，即假設03年10月的千車故障數(shù)的走向也是指數(shù)形式：由于03年10月的是沒有數(shù)據(jù)的，那么我們就只能利用前面的數(shù)據(jù)進行合理化的預測，因我們對前十組數(shù)據(jù)進行回歸分析，得到從1月到10月的系數(shù)為a( ),b( )現(xiàn)列出02年10月的走勢圖： 0201 0204 0207 0210從圖像中可以看出，千車故障數(shù)在縱向是越來越陡的，從數(shù)據(jù)中的系數(shù)a也可以看出，但數(shù)據(jù)中的b值是相對穩(wěn)定的，于是我們采用如下方式預測0310批次的a和b值，對a采用的是三次多項式擬合，得到下圖：函數(shù)表達式為： 式中的t從02年1月起經(jīng)的月數(shù)，令t=22，對于系數(shù)b，由于它基本穩(wěn)定在4上下，我們采用取平均的方法得到0310批次的系數(shù)b=最終得到0310批次的預測函數(shù)為： 令x=12得到12月份的預測值為： 對于問題3 我們可以對各類部件的千車故障數(shù)建立灰色模型，預測中后期該部件的生產(chǎn)質量情況，也可以得出現(xiàn)階段該部件的生產(chǎn)情況。如果得出現(xiàn)階段生產(chǎn)的部件質量不高，則我們可以通過對該部件的生產(chǎn)環(huán)節(jié)進行質量控制，使該部件的質量合格率得以提高，還可以對該部件生產(chǎn)流程中的原料供應環(huán)節(jié)、質量檢驗環(huán)節(jié)、人員管理等方面加以控制，提高汽車部件的質量。 對于問題4 配件的生產(chǎn)可以根據(jù)對各配件的千車故障數(shù)分析的結果進行調整，建立上述模型來預測產(chǎn)品質量情況，調整配件的生產(chǎn)。對配件的運送可以建立多目標規(guī)劃模型，求得滿足各維修站對配件需求的情況下，使運輸費用最小。五、模型結果分析： 通過上面各方案的比較，我們發(fā)現(xiàn)方案一對0205批次在使用18月的，并且我們通過對曲線的觀察千車故障數(shù)的增長速度會越來越快，但銷售的總車輛是有限的，千車故障數(shù)的增長必將趨于平緩，因此方案一對于長期預測是不利的，而方案二中由于對數(shù)據(jù)進行了一些預處理，因此在短期預測上又不如方案一準確 六、模型的評價及改進：由于轎車某部件千車故障數(shù)據(jù)表中所給出的數(shù)據(jù)具有滯后性，使得我們得到的數(shù)據(jù)有很多殘缺的部分，我們主要針對三種形式的數(shù)據(jù)進行了預測分析，即較完整的數(shù)據(jù)、有一定殘缺的數(shù)據(jù)和完全沒有數(shù)據(jù)的預測。特別是對于完全缺省的數(shù)據(jù)，方案二中是利用的多項式擬合來確定回歸曲線中的系數(shù)，為進一步使得預測合理化，我們還可以將前十組完整的數(shù)據(jù)得到的曲線作加權平均法，為使得擬合的總誤差最小，來確定各曲線的權系數(shù)，從而轉化成最優(yōu)化問題的求解。七、參考文獻[1] :[2] 馮文權. ：[3] :
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