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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Haoyu Zhu (Seoul National University) Jong Hun Woo (Seoul National University) Youngmin Kim (Seoul National University)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2021년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2021.6
수록면
120 - 126 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

A hybrid NHPSO-JTVAC-SVM model for the prediction of production lead time
Haoyu Zhu ,  Jong Hun Woo ,  Youngmin Kim 한국경영과학회 학술대회논문집 2021.06 학술대회자료
A hybrid NHPSO-JTVAC-SVM model for the prediction of production lead time
Haoyu Zhu ,  Jong Hun Woo ,  Youngmin Kim 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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In the shipbuilding industry, there exist respective lead time for each production process, that is, the duration between start and finish time. Lead time is necessary data for realizing high-efficiency production planning and systematic production management. Therefore, the accuracy of the lead-time has to be secured. But, the traditional method of lead time management was not a scientific one because it just referenced the past record. This paper proposes the NHPSO–JTVAC-SVM regression model to improve the prediction accuracy of lead time by combining the advanced particle swarm algorithm (PSO) and support vector machine (SVM). Moreover, this paper compares the prediction results with the standard SVM, NHPSO–JTVAC-SVM and other machine learning algorithms. The result demonstrates that the NHPSO–JTVAC-SVM model is feasible to predict the lead time in shipbuilding. The prediction performance is also better than the standard SVM or other machine learning algorithms.
#Lead time #Hybrid model #Artificial intelligence optimization techniques #Support vector machine regression

목차

Abstract
1. Introduction
2. Prediction Model
3. Lead time prediction based on NHPSO-JTVAC-SVM
4. Experimental results
5. Conclusion
Reference

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