TY - Jour A2 - Blanco-Fernández，Julio Au - Nuñez-piña，Federico Au - 麦地那 - 马林，Joselito Au - Seck-Tuoh-Mora，Juan Carlos Au - Hernandez-Romero，Norberto Au - Hernandez-Gress，Eva Selene Py- 2018 DA - 2018/01/31 - 使用响应面方法和人工神经网络的生产线吞吐量的建模 - 1254794 VL - 2018 - AB - 在生产线中分配缓冲器的问题是获得最佳生产率的问题NP-Hard类型的组合问题，称为缓冲区分配问题。由于空间要求所涉及的成本，生产系统的设计人员非常重视。在这项工作中，研究了缓冲区数量，工作站数量和生产率之间的关系。响应曲面方法和人工神经网络用于开发预测模型以找到最佳吞吐量值。360用于不同数量的缓冲区和工作站的生产率值用于获得第四阶数学模型和四个隐藏层的人工神经网络。两种型号在预测吞吐量方面都具有良好的性能，尽管人工神经网络模型显示更好的合适（ R. = 1.0000 ）针对响应面方法（ R. = 0.9996. ）。此外，人工神经网络对模型构造不利用的数据产生更好的预测。最后，本研究可以用作预测生产线的最大或接近最大吞吐量的指南，以考虑到该线路中的缓冲尺寸和机器数量。SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2018/1254794 Do - 10.1155 / 2018/1254794 JF - 复杂性PB - Hindawi Kw - ER -