作者:吴登生 李建平 孙晓蕾软件成本估算基于案例推理组合预测支持向量回归机粒子群算法
摘要:精确地估算软件成本是软件项目成功开发的一个重要保证,直接影响着软件的风险控制和质量保证。为了更好地解决单一估算模型的不足,提出了集成多案例推理(CBR)模型的软件成本组合估算模型。首先,采用六种距离计算公式刻画新旧项目相似度,构建了六种CBR模型,并运用粒子群算法(PSO)来优化CBR模型族中的属性权重。其次,在CBR模型族的基础上,运用支持向量回归机(SVR)模型将不同CBR模型的估算结果进行集成,提高软件成本估算结果的精度。利用Desharnais数据库对模型有效性进行检验,实证结果表明,在六种CBR模型中Euc-CBR、Min-CBR、Gau-CBR和Mah-CBR模型估算结果没有明显差异,Gre-CBR和Man-CBR模型略优;提出的SVR组合估算模型估算精度明显优于单CBR模型和其他线性组合估算模型,能有效提高软件成本的估算精度。
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