半导体生产线的rbf神经网络预测建模

？预测模型是预测控制的基础。半导体生产过程的复杂性和随机性，使之难以建立确定性模型。提出一种新方法，利用径向基（rbf）神经网络对该过程建立预测模型。使用simul8软件对之在各种投料策略和调度策略下进行仿真并定时采样，将采样得到的数据对模型进行训练测试，结果表明该模型的预测输出与实测样本基本吻合，网络模型具有很好的泛化能力。训练后的网络可以对半导体生产线进行快速准确的预测，为预测控制和实时调度打下基础。