FCNN车间作业完工期的预测模型

要使用FCNN预测车间作业完工期，可以将问题转化为一个时间序列预测问题。具体来说，可以将车间作业完工期看作是时间序列中的一个点，然后使用历史数据来训练模型，并预测未来的完工期。

下面是一些可能用到的步骤：

1. 数据准备

收集历史作业完工期的数据，并将其组成一个时间序列数据集。可以考虑使用一些特征来描述作业的情况，比如作业种类、作业量、作业难度、员工数量等等。需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。

2. 网络结构设计

FCNN可以用于时间序列预测任务，可以使用类似于U-Net的结构来构建模型。可以将历史数据作为输入，经过多层卷积和池化操作提取特征，最后通过转置卷积将特征还原为原始数据大小，并输出预测结果。

3. 损失函数和优化器的选择

可以采用一些常用的损失函数，比如均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）等。对于优化器的选择，可以使用随机梯度下降（SGD）或Adam等。

4. 模型训练和验证

使用训练集和验证集来训练模型，并通过验证集来选择最优的模型。可以使用一些技巧来提高模型的性能，比如使用正则化方法、调整学习率等。

5. 模型测试和评估

最后，使用测试集来评估模型的性能。可以使用一些评价指标来评估模型的性能，比如均方误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差等。同时，还需要考虑模型的实际应用场景，比如模型的预测精度、实时性等。