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文档简介

1、售后服务数据的运用模型售后服务数据的运用模型摘要本文以工厂提供的轿车某部件的千车故障数的数据表为研究对象, 在分析了数据表的特征并剔除了表中不合理的数据后,根据数据的不同特点建立了多个模型,对其中 3 个生产批次的部件的质量状况进行了预测,探讨了如何改进数据表以进 1 步提高数据的有效性,并对厂家的质量管理提出了 1 系列建设性意见。本文的主要工作有:1对数据进行了分析,提出了原文中千车故障数的定义存在的几种不合理性, 并对其进行了修正 , 给出了更加合理的千车故障数的概念;2采用横向最小 2乘拟合与纵向卡尔曼滤波方法的联合预测方法对数据表进行填充;3 建立了灰色马尔柯夫预测模型, 并对 02

2、05 批次使用月数 18 时0306 批次使用月数 9 时和 0310 批次使用月数12时的千车故障数进行了预测。预测结果为 :0205 批次使用月数18时的千车故障数为 79.65 ;0306 批次使用月数9 时的千车故障数为32.78;0310 批次使用月数 12 时的千车故障数为12.57 ;关键词:最小2 乘法;灰色预测;马尔柯夫链post-sale service data utilization modelabstractthis paper factories car a 1000 car parts fault of a few data tables for study ,

3、after has analyzed the data sheet characteristic and has rejected in the table the unreasonable data, has established many models according to the data different characteristic, has carried on the forecast to 3 productions raid of part quality condition, how discussed improved the data sheet to furt

4、her to enhance the data the validity, and gave a series ofconstructive comment to the factory quality control. the main work:1 on the data analysis, the original 1000 car fault the definition of several unreasonable, and its amendments, is a more reasonable number of 1,000 cars the concept of fault.

5、2 horizontal and vertical least squares fitting method of kalman filtering method of predictingthe data sheet filler 3 gray established three markovchain model. 0205 installment also use a few of 18:00 0,306 installment on the use of several 0900 and 0310 installments on the use of a few 2:00 fault

6、of a fewthousand cars a prediction. forecast results:0,205 batches of 18 for the use of 1,000 cars at 79.65 fault0,306 installment on the use of the 0900 number 1000 trouble at 32.78 0,310 installment on the use of several1000 12:00 trouble at 12.57 4 after-use method to predict the test data5 final

7、ly, the re-tabulation of theproposals keywords: least squares; gray forecast; markov售后服务数据的运用模型摘 要本文以工厂提供的轿车某部件的千车故障数的数据表为研究对象 , 在分析了数据表的特征并剔除了表中不合理的数据后,根据数据的不同特点建立了多个模型,对其中 3 个生产批次的部件的质量状况进行了预测,探讨了如何改进数据表以进 1 步提高数据的有效性,并对厂家的质量管理提出了 1 系列建设性意见。本文的主要工作有:1 对数据进行了分析,提出了原文中千车故障数的定义存在的几种不合理性 , 并对其进行了修正 ,

8、给出了更加合理的千车故障数的概念; 2 采用横向最小 2 乘拟合与纵向卡尔曼滤波方法的联合预测方法对数据表进行填充;3 建立了灰色马尔柯夫预测模型 , 并对 0205 批次使用月数18 时0306 批次使用月数 9 时和 0310 批次使用月数 12 时的千车故障数进行了预测。预测结果为 :0205 批次使用月数 18 时的千车故障数为 79.65 ;0306 批次使用月数 9 时的千车故障数为 32.78 ; 0310 批次使用月数 12 时的千车故障数为 12.57 ;关键词: 最小2 乘法;灰色预测;马尔柯夫链post-sale service data utilization mode

9、labstractthis paper factories car a 1000 car parts fault of a few data tables for study , after has analyzed the data sheet characteristic and has rejected in the table the unreasonable data, has established many models according to the data different characteristic, has carried on the forecast to 3

10、 productions raid of part quality condition, how discussed improved the data sheet to further to enhance the data the validity, and gave a series of constructive comment to the factory quality control. the main work:1 on the data analysis, the original 1000 car fault the definition of several unreas

11、onable, and its amendments, is a more reasonable number of 1,000 cars the concept of fault.2 horizontal and vertical least squares fitting method of kalman filtering method of predicting the data sheet filler 3 gray established three markovchain model. 0205 installment also use a few of 18:00 0,306 installment on the use of several 0900 and 0310 installments on the use of a few 2:00 fault of a fewthousand cars a prediction. forecast results:0,205 batches of 18 for the use of 1,000 cars at 79.65 fault 0,306 installment on the use of the 0900 number 1000trouble at 32.78 0,310 installm

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