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第20卷第9期科技和产业Vol.20,No.9
2020年9月ScienceTechnologyandIndustrySep.,2020
基于ANN模糊协同方法半导体产业成本预测研究
姚晓童，李林
（上海理工大学管理学*，上海200093）
摘要：针对半导体成本会随学习过程下降具有极大不确定性的特点，借用模糊协同思A,提出了一种ANN模糊协同智
能的方法，对半导体单位成本进行预测。由代理应用单层感知机（ANN）拟合单位成本曲线；利用模糊交联法对代理的
预测结果进行聚合，以缩小预测范围提高预测准确性；采用BPN算法对聚合结果去模糊化得到单位成本精确值％实验
结果表明，MAE、MAPE、RMSE等各项指标都有显著提高%
关键词：半导体单位成本预测；ANN；模糊协同；BPN
中图分类号:F272.1文献标志码:A文章编号：1671—1807（2020）09—0180—05
半导体产业是资金技术密集型产业，为使企业盈1ANN模糊协同方法
利，生产财务规划尤为重要，而工厂的生产和财务规1.1半导体单位成本学习模型
划是基于成本估计1,同时,市场竞争激烈，通常由于体单位成本产阶段期是一习过
供过于求而使平均销售价格低于单位成本，使企业无程,构造单位成本学习模型可以观察单位成本发展趋
利可图因此,半导体单位成本预测是极具现实意势，预测未来单位成本。由于获取信息的不确定性及
义的课题。影响因素的复杂性，为降低预测过程中的不确定性，
国内外学者开展了大量关于半导体成本的研究#将单位成本学习模型（1）与三角模糊数相结合，构造
Carnes基于晶圆生产的4阶段，即制造、分类、包装、新的单位成本学习模型（3）。为简化计算，根据三角
测试，建立了晶片单位成本的计算公式俞静等基模糊数运算规则，模型（3）计算可近似为模型（4）#
于晶圆生产工序，以工程经济学的角度对晶圆制造成6占—心
Ct(1)
60—
本进行预测；Liu等人⑷进行工厂模拟，估计与生产
l；亠b
计划相关的周期性产出和总成本，通过总成本除以产—r(t)(2)
ln6—+4「
量间接预测了晶圆单位成本；Burkart和Kolar5建
立了太阳能半导体的单位成本与芯片大小和封装成■nCtln；+^—r(t)(3)
60—4
本的线性函数实现半导体单位成本预测。以上研究
都从不同角度考虑晶圆成本，但没有考虑在实际生产lnct141nC一I11603—-1n—I—=lC01+—
4014
中半导体成本的学习过程。对半导体成本趋势进行
建模，可帮助企业分析产品利润，做好投资
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