基于数学规划与BPN相融合的半导体生产线产出率预测方法

来源：计算机集成制造系统杂志2017年第6期北京时间：

作者：赵婷婷,曹政才,黄冉

单位：北京化工大学信息科学与技术学院

摘要：为了提高半导体生产线产出率预测的效率与准确性,研究一种基于数学规划模型融合BP神经网络的方法,该方法考虑了已有预测方法所忽略的范围预测问题,以降低预测过程的复杂性。采用主元分析法选取影响产出率的关键性能指标,并借鉴特征加权思想,利用选定的性能指标构建产出率多元线性回归模型;将该回归模型代入线性规划算法中,通过与模糊算法的结合确定产出率的最小预测范围;利用预测范围参数构建非线性规划模型调节BP神经网络参数,从而改进神经网络模型,得到最终的产出率预测值。仿真实验表明,该方法的预测范围精确且过程简便,具有可行性。

关键词：半导体生产线,产出率预测,非线性规划,范围预测,BP神经网络

基金资助：国家自然科学基金资助项目(51375038);高等学校博士学科点专项科研基金博导类资助项目(20130010110009);北京市自然科学基金资助项目(4162046)。