| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 选题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 国内外研究现状综述 | 第14-15页 |
| 1.3 研究目的和意义 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第15页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.4 论文研究内容及章节安排 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-19页 |
| 2 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测总体研究 | 第19-33页 |
| 2.1 产品制造成本预测概述 | 第19-21页 |
| 2.1.1 产品制造成本内涵 | 第19-20页 |
| 2.1.2 产品制造成本预测 | 第20-21页 |
| 2.2 产品制造成本预测方法分析及总结 | 第21-25页 |
| 2.2.1 产品制造成本预测方法分析 | 第21-24页 |
| 2.2.2 产品制造成本预测方法总结 | 第24-25页 |
| 2.3 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测分析 | 第25-29页 |
| 2.3.1 单件小批生产方式概述 | 第25-26页 |
| 2.3.2 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测范围界定 | 第26-28页 |
| 2.3.3 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测关键问题 | 第28-29页 |
| 2.4 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测总体方案 | 第29-32页 |
| 2.4.1 方案内容 | 第29-30页 |
| 2.4.2 研究思路 | 第30-31页 |
| 2.4.3 技术路线 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测模型 | 第33-47页 |
| 3.1 产品模块化及结构分解 | 第33-37页 |
| 3.1.1 产品族和产品平台 | 第33-35页 |
| 3.1.2 模块化理论 | 第35-36页 |
| 3.1.3 模块化集成平台 | 第36-37页 |
| 3.2 产品制造成本影响因素分析 | 第37-40页 |
| 3.2.1 产品制造成本影响因素获取 | 第37-39页 |
| 3.2.2 产品制造成本影响因素筛选 | 第39-40页 |
| 3.3 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测模型构建 | 第40-45页 |
| 3.3.1 单件小批产品制造成本预测方法选择 | 第40-41页 |
| 3.3.2 LS-SVM改进的必要性分析 | 第41-42页 |
| 3.3.3 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测模型 | 第42-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 4 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测模型求解及评价 | 第47-55页 |
| 4.1 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测模型求解 | 第47-52页 |
| 4.1.1 基础数据 | 第48页 |
| 4.1.2 基于特征加权欧氏距离法的样本相似权重计算 | 第48-49页 |
| 4.1.3 数据归一化处理 | 第49-50页 |
| 4.1.4 核函数选择 | 第50-51页 |
| 4.1.5 基于粒子群算法的参数优化 | 第51-52页 |
| 4.2 基于改进LS-SVM的单件小批产品制造成本预测模型评价 | 第52-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-55页 |
| 5 应用案例 | 第55-67页 |
| 5.1 A公司背景 | 第55页 |
| 5.2 基于改进LS-SVM的A公司油箱箱体制造成本预测 | 第55-61页 |
| 5.2.1 基础数据 | 第55-59页 |
| 5.2.2 样本相似权重计算 | 第59-60页 |
| 5.2.3 数据训练与预测 | 第60-61页 |
| 5.3 应用效果分析 | 第61-66页 |
| 5.3.1 预测结果 | 第61-62页 |
| 5.3.2 方法可靠性验证 | 第62-64页 |
| 5.3.3 与常用方法对比分析 | 第64-65页 |
| 5.3.4 企业应用效果分析 | 第65-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 6 结论 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 附录 | 第77页 |
| 作者在攻读硕士学位期间参加的主要项目 | 第77页 |
