19、5S管理与支持向量回归在制造及交通领域的应用

5S管理与支持向量回归在制造及交通领域的应用

1. 5S管理技术概述

5S管理技术在制造业和其他领域有着广泛的应用。其核心在于通过整理(Seiri)、整顿(Seiton)、清扫(Seiso)、清洁(Seiketsu)和素养(Shitsuke)这五个步骤,实现工作场所的高效、有序和安全。在制造业中,5S管理技术的实施与系统动力学(SD)模型相结合,能够模拟系统吞吐量与5S工具实施之间的关系,并展示改进带来的相互变化。

SD模型开发的核心思想是模拟系统吞吐量与5S工具实施之间的关系,并指出改进带来的相互变化。实施的方法展示了5S技术改进与制造系统性能之间的相关性。在验证SD模型之前,理论假设和假说得到了验证,这澄清了在精益理念得到改进时,制造系统的改进和积极优化。

这种方法不仅描绘了吞吐量的改进,还突出了设置和维修时间的乐观改进,这是准时制(JIT)制造和全面生产维护(TPM)的两个基本要素。该工具在实施不同精益理念、不同集成和复杂程度的制造工厂中实施时,可以产生有益的结果。

5S精益工具在各个领域都有应用。例如,它可以应用于医疗保健设施,无论其地理位置如何。它不仅可以成为卫生工作者和设施管理人员的工具,还可以成为政策制定者的战略选择。5S有可能提高资源匮乏的医疗保健设施的客户满意度,因此可以作为改善低收入和中等收入国家医疗服务质量的战略选择。

2. 支持向量回归在旅行时间预测中的应用

在交通领域,旅行时间是先进旅行者系统的基本和原始要素。准确的旅行时间预测对于规划行程、选择最佳路线以及避免交通拥堵至关重要。然而,旅行时间的计算受到多种因素的影响,如车辆速度、交通流量、气候状况和交通事件等,这使得旅行时间的预测变得复杂。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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