【摘要】：針對組合預(yù)測過程中單項模型篩選難以刻畫模型之間相關(guān)性的問題,采用模糊測度和模糊積分來刻畫模型的相關(guān)性,并對單項模型預(yù)測結(jié)果進行集成,進而提出一種考慮模型相關(guān)性的組合預(yù)測過程中單項模型篩選方法.采用2可加模糊測度來刻畫不同模型之間的相關(guān)性,并利用Choquet積分依據(jù)模糊測度值,將單項模型的預(yù)測值集成起來,形成組合預(yù)測結(jié)果.在這個組合預(yù)測過程中,采用基于模糊測度定義的Shapley值和交互作用指標來對單項模型進行篩選.為了驗證文章提出的考慮模型相關(guān)性的組合預(yù)測單項模型篩選方法的有效性,選擇軟件工程領(lǐng)域的軟件成本估算問題進行算例分析,選擇基于案例推理方法(CBR)、最小二乘回歸(OLS)、支持向量回歸機(SVR)、分類回歸樹(CART)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)等數(shù)據(jù)驅(qū)動模型作為軟件成本組合預(yù)測過程中的單項模型.選擇常用的Desharnias數(shù)據(jù)庫來驗證模型的有效性.實證結(jié)果表明文章提出的單項模型篩選方法是一種有效方法,經(jīng)過篩選后的組合預(yù)測模型能有效提高軟件成本估算的精度,此外,研究結(jié)果還表明組合估算過程中最重要的模型(Sharply值最大)并不是估算精度最高的模型,即單個模型的重要性與該模型的估算精度沒有必然聯(lián)系,說明傳統(tǒng)的以單個模型估算精度為依據(jù)的組合預(yù)測模型存在著一定的缺陷.
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to depict the correlation between models by single model selection in the process of combinatorial prediction, fuzzy measures and fuzzy integrals are used to depict the correlation of models, and the results of single model prediction are integrated. Furthermore, a single model selection method considering model correlation is proposed. Two additive fuzzy measures are used to describe the correlation between different models, and the Choquet integral is used to integrate the prediction values of single models according to the fuzzy measure values to form the combined prediction results. In the process of combination prediction, the Shapley value and the interaction index defined by fuzzy measure are used to screen the single model. In order to verify the validity of the single model selection method of combinatorial prediction considering model correlation, the software cost estimation problem in software engineering field is selected for example analysis, and the case-based reasoning method (CBR), is selected. The least square regression (OLS), support vector regression machine (SVR), classification regression tree (CART), artificial neural network (ANN) and other data-driven models are used as single models in the process of software cost combination prediction. Select the commonly used Desharnias database to verify the validity of the model. The empirical results show that the single model screening method proposed in this paper is an effective method, and the combined forecasting model after screening can effectively improve the accuracy of software cost estimation. The results also show that the most important model (maximum Sharply value) in the process of combined estimation is not the model with the highest estimation accuracy, that is, the importance of a single model is not necessarily related to the estimation accuracy of the model. It shows that the traditional combined prediction model based on the estimation accuracy of a single model has some defects.
【作者單位】： 中國科學(xué)院科技政策與管理科學(xué)研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71201156,71571179,71425002) 中國科學(xué)院青年創(chuàng)新促進會(2013112)資助課題
【分類號】：O159

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本文編號：2388274