半导体生产线基于数学规划与BPN相融合的产出率预测方法
产出率是半导体生产线上的常用绩效度量单位之一,其短期预测结果对于企业的生产计划与调度决策具有重要意义.为提高预测的效率与准确性,研究一种基于数学规划模型融合BP神经网络的方法对产出率进行预测.首先,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;然后,将该回归模型带入线性规划算法中,通过与模糊算法的结合作用确定产出率的最小预测范围;最后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,该方法预测范围精确且过程简便,具有可行性.
半导体生产企业 生产线 产出率 预测方法 数学规划 BP神经网络
赵婷婷 曹政才 黄冉
北京化工大学 信息科学与技术学院,北京 100029
国内会议
广东佛山
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1-10
2016-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）