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申请/专利权人：江西景旺精密电路有限公司

摘要：本发明公开了一种基于lightgbm算法的PCB内层涨缩补偿预测方法，所述方法包括S1、特征采集：采集历史生产数据；S2、对采集的数据进行预处理；S3、最佳数据集划分种子：对预处理的数据集划分训练集、测试集；S4、确定最佳模型；S5、模型存储；S6、调用模型输出预测值；S7、预测值提交MES系统应用；S8、进行模型算法训练，输出最佳划分种子a1、参数值集合b1、模型c1，应用c1模型进行下一批次的涨缩补偿预测。本发明通过模型预测准确度及精确度的提升，并将lightgbm算法与MES系统融合，实现内层涨缩补偿的自动化，规避人工提供涨缩补偿系数的不足。

主权项：1.一种基于lightgbm算法的PCB内层涨缩补偿预测方法，其特征在于：所述方法包括S1、特征采集：采集历史生产数据；S2、对采集的数据进行预处理；S3、最佳数据集划分种子：对预处理的数据集划分训练集、测试集；S4、确定最佳模型：调用GridSearch方法对训练集进行K折划分，K-1份为训练集，1份为验证集，对算法参数设置一定的区间值，通过K次循环训练，输出验证集rmse均值最小的算法参数值集合b，将参数值集合b的算法模型确定为最佳模型c；S5、模型存储；S6、调用模型输出预测值；S7、预测值提交MES系统应用；S8、进行模型算法训练，输出最佳划分种子a1、参数值集合b1、模型c1，应用c1模型进行下一批次的涨缩补偿预测；历史生产数据为近180天的历史数据；历史生产数据包括补偿系数、钻靶涨缩数据和产品叠构设计及板材特征；产品叠构设计及板材特征包括Tg值、板材厚度、板材铜厚、压合厚度、pp张数、残铜率、线宽、线距；所述S2中数据预处理包括补偿调整值计算、数据转换和缺失值补全；所述S3中最佳数据集划分种子具体为设置数据集划分种子区间，输出区间内测试集rmse最小值的划分种子a，应用种子a对预处理的数据集划分训练集、测试集；所述S6中调用模型输出预测值具体为当下一批次产品开料下机时，抓取模型所需对应的特征数据集，调用模型c输出涨缩补偿预测值d；所述S7具体为通过MES系统将该预测值d提交至MI参数栏位进行更新并生产应用；所述S8中模型算法训练周期设置为一周。

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