在加速寿命测试失效场景下，用于固态发光器件的自适应遗传算法-支持向量机寿命预测模型：以OLED产品为例

《Luminescence》：An Adaptive GA-SVM Life Prediction Model for Solid-State Light-Emitting Devices Under the Failure Scenario of Accelerated Life Test: A Case Study of an OLED Product

建立基于支持向量机（SVM）与自适应遗传算法（GA）结合的寿命预测模型，有效恢复失败加速寿命测试（ALT）数据并降低预测误差。以OLED产品为例，验证模型数据恢复效果满意，预测相对误差仅2.88%，为ALT失败提供有效解决方案。

　　

摘要

利用加速寿命测试（ALT）数据建立寿命预测模型以评估产品可靠性在制造长寿命产品（如固态发光器件，即固态LED）的行业中变得越来越流行。然而，如果ALT测试失败导致数据丢失，重新测试将耗费大量时间并影响生产周期。为了解决这一问题，本研究提出了一种基于支持向量机（SVM）并经过自适应遗传算法（GA）改进的寿命预测模型。首先，使用自适应GA-SVM恢复失败的ALT数据，然后结合概率统计方法根据恢复后的数据预测产品的实际寿命。此外，为了验证该模型的预测性能，以有机发光二极管（OLED）产品的ALT测试数据为例进行了验证。结果表明，该模型的数据恢复效果令人满意，根据恢复数据预测的寿命与产品实际寿命之间的相对误差仅为2.88%，证明了所提模型的有效性。同时，这一成果为ALT测试失败的特殊情况提供了一种有效的解决方案。

利益冲突

作者声明不存在利益冲突。