本文關(guān)鍵詞：最優(yōu)樣本子集生成及進(jìn)化LS-SVM的軟件成本預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

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【摘要】：文章提出了一種基于灰色相似度和信息熵的最優(yōu)樣本子集生成方法,進(jìn)而采用LS-SVM方法建立了軟件成本預(yù)測(cè)模型,并運(yùn)用混合網(wǎng)格搜索和粒子群優(yōu)化算法進(jìn)化得到模型的各項(xiàng)參數(shù)。實(shí)證以加拿大軟件園的desharnais數(shù)據(jù)集為對(duì)象,通過(guò)網(wǎng)格搜索確定灰色相似度的分辨系數(shù)和樣本子集的相似度閾值,采用粒子群算法確定LS-SVM模型的參數(shù),通過(guò)與線性回歸和不考慮樣本子集生成的預(yù)測(cè)結(jié)果比較發(fā)現(xiàn):該方法在軟件成本預(yù)測(cè)中的準(zhǔn)確率有較大提高。
【作者單位】： 武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;海軍工程大學(xué)裝備經(jīng)濟(jì)管理系;
【關(guān)鍵詞】： 灰色相似度 樣本子集 屬性加權(quán) 軟件成本預(yù)測(cè)
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金軍事學(xué)項(xiàng)目(11GJ003-072) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71231007;71071119) 中國(guó)博士后科學(xué)基金項(xiàng)目(2013M542067;2014T70742)
【分類號(hào)】：F49;F224
【正文快照】： 0引言隨著軟件復(fù)雜度的增長(zhǎng),因變量(成本、工作量)與自變量(成本驅(qū)動(dòng)因子)之間的關(guān)系變得越來(lái)越復(fù)雜,這種復(fù)雜性使算法技術(shù)的建模顯得比較困難。為了克服這種不足,非算法技術(shù)逐漸發(fā)展起來(lái)。許多研究人員已經(jīng)將注意力集中在這一類技術(shù),尤其是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、回歸樹(shù)

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