[发明专利]基于半导体市场数据的电子元器件生命周期预测方法

权利要求书

1.一种基于半导体市场数据的电子元器件生命周期预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、获取多种器件在多种分销渠道不同时间点上的库存、交期、出货量、价格、生命周期状态数据；

步骤S2、依据元器件生产流通的规律，制定不同的策略对数据进行识别、清洗、转化；

步骤S3、进一步将离散的特征数据滤波、拟合、逼近，将每个节点的库存、交期、出货量、价格转化为反映这些特征值在此时间点的变化率指数数据；

步骤S4、基于C4.5决策树算法，用半年的历史数据训练预测模型，定期将采集到的器件流通数据输入模型得出生命周期预测结果，从而对处于生命周期末端的器件及时给出预警。

2.根据权利要求1所述的一种基于半导体市场数据的电子元器件生命周期预测方法，其特征在于，所述的步骤S1的数据通过网页获得，解析网页结构后，利用selenium爬取实时更新的元器件市场数据，包括元器件库存、交期、出货量、价格、生命周期状态5个维度定期采集并存储于MySQL数据库中。

3.根据权利要求2所述的一种基于半导体市场数据的电子元器件生命周期预测方法，其特征在于，将所述的库存S(m,n,t)、交期L(m,n,t)、出货量Q(m,n,t)、价格P(m,n,t)作为特征值，生命周期状态Z(m,n,t)作为目标值，其中m指元器件型号，n指同种器件数据的不同采集渠道，t指采集时间点。

4.根据权利要求1所述的一种基于半导体市场数据的电子元器件生命周期预测方法，其特征在于，所述的步骤S2对数据进行处理包括元器件库存数据处理过程、元器件交期数据处理过程、元器件出货量数据处理过程、元器件价格数据处理过程、以及元器件生命周期状态数据处理过程。

5.根据权利要求4所述的一种基于半导体市场数据的电子元器件生命周期预测方法，其特征在于，所述的元器件库存数据处理过程为对器件库存的缺失值用同一时刻不同分销商的库存中位数填充，具体过程如下：

若有某种器件m_r在同一时刻t_r不同分销渠道n₀～n_p采集到的一组库存数据

S_r＝[S(m_r,n₀,t_r),S(m_r,n₁,t_r)......S(m_r,n_p,t_r)]

那么将其中的缺失值填充为：

S_null＝MED(S_r)；

所述的元器件出货量数据处理过程为对出货量的缺失数据用不同分销商采集到出货量平均数进行填充，具体过程如下：

若有某种器件在同一时刻不同分销渠道采集到的一组出货量数据

Q_r＝[Q(m_r,n₀,t_r),Q(m_r,n₁,t_r)......Q(m_r,n_p,t_r)]

那么其中的缺失值填充为：

Q_null＝AVG(Q_r)。