신경망 - 다단계 프로세스의 초기 값 예측 방법여보세요.
나는 다단계 제조 공정을 가지고있다 (P1, P2, P3, P4라고 부름). 각 배치는 해당 시간 tP1, tP2, tP3 및 tP4 동안이 단계에있다. 현재의 신경망 모델은 P1에서 시간 = 0을 올바르게 예측하지만 P2-P4에서는 그렇지 않습니다. 현재 시간의 절반에 P1-P4 프로세스를 거친 배치의 출력 값을 예측할 수있는 모델을 생성하고 싶습니다. 어떻게해야합니까? 나는 0과 최대 시간 사이의 시간 지점에 대한 데이터를 이미 가지고 있기 때문에 이것은 외삽 법이라고 생각하지 않습니다.
감사.
다시 : 신경 네트워크 - 어떻게 다단계 프로세스에 대한 초기 값을 예측하는안녕하세요, thebranchingsta!
제조 과학은 매우 흥미롭고 종종 매우 직관적 인 결과를줍니다. 예를 들어, Pollaczek-Khinchine 방정식은 서비스 시간의 변동 계수가 사이클 시간에 영향을 미친다는 것을 나타냅니다.
현재 작업에 따라 프로세스 시간을 반으로 줄이면 배치의 도착률이 프로세스의 서비스 속도보다 높아지고 대기열이 무한대로 커질 수 있습니다. 나는 합리적인 신경망 모델이 그것을 정확하게 예측할 수 있을지 의심 스럽다.
나는 예술의 상태가 비선형 제약 시뮬레이션 및 글로벌 최적화.
행운을 빕니다!
