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工期是晶圆制造中的重要性能指标,对其进行精准预测可促进系统运行优化,保证订单的准时交付率。针对晶圆工期影响参数多、数据体量大且作用机理复杂的特点,提出数据驱动的晶圆工期关键参数过滤方法,识别影响晶圆工期波动的关键参数。分析晶圆工期潜在影响参数,构建候选参数集;基于信息熵方法设计关键参数的入选测度,综合度量参数间的相关性、冗余性与互补性;提出过滤式的关键参数识别算法,滤取影响工期波动的关键参数子集。采用实例数据,从1 202个候选参数中过滤得到78个关键参数,并采用神经网络模型进行工期预测,结果表明,该方法在预测精度和稳定性上都优于采用全局参数的多元线性回归与神经网络方法。 相似文献
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针对RH流程终点钢温预报问题,提出了一种基于多元线性回归和粒子群优化算法改良的案例推理方法。首先,对待一般案例推理方法中缺乏影响因素的问题,利用多元线性回归的方法进行属性约简;其次,面对案例检索中相似度计算缺乏权重计算方法的问题,采用粒子群优化算法对权值进行优化;最后,基于简化的影响因素和优化权重,采用改进的灰色关联相似性的案例检索来预测RH终点的钢水温度。利用某钢铁厂RH工艺的实际生产数据,分别对多元线性回归、BP神经网络、一般案例推理方法和粒子群优化案例推理方法进行测试,从结果可以看出,文中所使用的基于粒子群优化过的案例推理方法的预报精度,相较于多元线性回归,BP神经网络以及一般案例推理更加准确。 相似文献
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针对生产计划与调度中次年产量预测误差较大的问题,提出一种基于动态改进多元线性回归模型的次年产量预测方法.多元线性回归模型将生产管理过程中的制造资源、人力投入、制造工艺、产品报废等生产全周期的影响因素作为建模变量,即将影响次年产量的相关因素尽可能多地包含在预测模型中,从而使模型的预测结果更接近实际产量.运用后推法,将建立的初始多元线性回归模型进行显著性辨别,剔除了对次年产量影响不显著的变量,建立了产量预测的改进多元线性回归模型,在此基础上进一步建立了动态改进多元线性回归模型.将该方法运用到某航空制造企业的次年产量预测中,通过对比模型预测产量和实际产量,证明了该模型在次年产量预测方面的实用性. 相似文献
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文章以国产MWP967KV微波辐射计为参考,利用MonoRTM辐射传输模式模拟亮温,采用神经网络算法和多元线性回归方法反演大气温度和水汽密度廓线,通过与探空资料进行对比,两种方法反演准确度相差不大,BP神经网络反演准确度稳定性在一定程度上优于多元线性回归法。 相似文献
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为了解决当前人工智能预测方法在滚动轴承状态趋势预测中预测精度较差、计算效率较低的问题,提出基于强化学习单元匹配循环神经网络(RLUMRNN)的滚动轴承状态趋势预测新方法。先采用滑动平均奇异谱熵作为滚动轴承状态退化特征,再将该特征作为RLUMRNN的输入完成滚动轴承状态趋势预测。在RLUMRNN中,利用最小二乘线性回归法构造单调趋势识别器,将轴承整体的状态退化趋势分为上升、下降、平稳3种单调趋势单元,并通过强化学习为每一种单调趋势单元选择一个隐层数和隐层节点数与其相适应的循环神经网络,从而改善了RLUMRNN的非线性逼近能力和泛化性能;用3种单调趋势单元和不同隐层数、隐层节点数分别表示Q值表的状态和动作,并构造关于循环神经网络输出误差的新型奖励函数,以明确强化学习的目标,从而减小循环神经网络的输出误差,避免在Q值表更新过程中使Agent(即决策函数)盲目搜索,提高了RLUMRNN的收敛速度。通过双列滚子轴承状态趋势预测实例验证了该方法具有较高的预测精度和计算效率。 相似文献
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《计算机集成制造系统》2017,(6)
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。 相似文献