一种基于循环神经网络的产品工期预测方法

摘要

本发明设计了一种基于信息熵的产品工期关键参数滤取方法，该方法首先从企业制造执行系统(MES)提取与转换候选工期参数，随后对参数数据进行预处理，通过基于信息熵的方法进行工期关键参数滤取。本发明能够较好地满足工期关键参数滤取任务，且高效准确，提高了产品工期关键参数滤取的精准度与效率，具有很高的应用价值和经济效益，通过实际验证证明了此方法能够较好地应用到实际产品工期关键参数滤取任务中。