公开(公告)号：CN113592170B

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202110844598.2

申请日：2021-07-26

Applicant: 苏州大学文正学院

Inventor： 龚兰兰 ,  凌兴宏 ,  黄哲远 ,  郝智峰 ,  余永胜

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明涉及一种面向项目型ERP系统的APS规划方法及系统，包括以下步骤：获取临时物料列表；计算临时物料列表中的临时物料的层级，所述临时物料的层级分为0,1,2,3...，n级；获取0级物料的物资时间跟踪表；依次计算1级物料‑n级物料的制造订单的临时完工日期，根据物料制造订单的临时完工日期，计算该级物料的工单的工差及物料时间跟踪表。其将企业的资源限制与企业目标纳入考虑，使得生产规划与排程系统的规划结果达到最佳化。

公开(公告)号：CN111754025A

公开(公告)日：2020-10-09

申请号：CN202010449431.1

申请日：2020-05-25

Applicant: 苏州大学文正学院

Inventor： 龚兰兰 ,  凌兴宏

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明公开了一种基于CNN+GRU的公交短时客流预测方法。公交站点客流预测是公交调度的主要依据，针对传统的公交短时客流预测只考虑时间特征这一问题，提出基于卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的预测模型，分别利用CNN和GRU对公交客流的空间和时间特征进行提取，构建公交客流预测模型。利用苏州市公交IC卡刷卡数据和公交车GPS数据，构建站点客流时空矩阵，使用模型对公交站点的客流进行预测。实验结果表明，CNN+GRU预测模型能够有效地进行公交短时客流预测，并且比其他模型具有更好的准确性。

公开(公告)号：CN111754025B

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202010449431.1

申请日：2020-05-25

Applicant: 苏州大学文正学院

Inventor： 龚兰兰 ,  凌兴宏

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/40

Abstract: 本发明公开了一种基于CNN+GRU的公交短时客流预测方法。公交站点客流预测是公交调度的主要依据，针对传统的公交短时客流预测只考虑时间特征这一问题，提出基于卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的预测模型，分别利用CNN和GRU对公交客流的空间和时间特征进行提取，构建公交客流预测模型。利用苏州市公交IC卡刷卡数据和公交车GPS数据，构建站点客流时空矩阵，使用模型对公交站点的客流进行预测。实验结果表明，CNN+GRU预测模型能够有效地进行公交短时客流预测，并且比其他模型具有更好的准确性。

公开(公告)号：CN113592170A

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN202110844598.2

申请日：2021-07-26

Applicant: 苏州大学文正学院

Inventor： 龚兰兰 ,  凌兴宏 ,  黄哲远 ,  郝智峰 ,  余永胜

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明涉及一种面向项目型ERP系统的APS规划方法及系统，包括以下步骤：获取临时物料列表；计算临时物料列表中的临时物料的层级，所述临时物料的层级分为0,1,2,3...，n级；获取0级物料的物资时间跟踪表；依次计算1级物料‑n级物料的制造订单的临时完工日期，根据物料制造订单的临时完工日期，计算该级物料的工单的工差及物料时间跟踪表。其将企业的资源限制与企业目标纳入考虑，使得生产规划与排程系统的规划结果达到最佳化。