为有效、准确地预测再制造成本, 开发了一种基于改进BP神经网络的再制造成本预测模型.进行再制造成本构成分析, 运用决策试验和评估实验室 (DEMATEL) 方法进行关键影响因素识别; 在此基础上, 利用基于粒子群算法改进的BP神经网络方法实现成本预测.通过案例研究, 验证了所提出的模型的可行性.结果表明: 所提出的方法能够准确地预测再制造的成本, 为废旧产品的可再制造性评估提供了参考.
再制造 成本预测 粒子群算法 BP神经网络