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根据序列变化率预测软件阶段成本

     

摘要

针对软件阶段成本因少数据、不确定性使得用现有方法(如回归)难以预测的问题,文中提出一种新颖的预测方法,该方法从项目已完成阶段的成本序列中,通过变换得到反映序列变化快慢的"变化率",并用机器学习方法从历史项目中学习得到变化率阈值,然后用不同的灰色模型进行预测.在10个现实世界软件工程数据集上的实验结果表明,该方法平均预测误差比线性回归方法低20%~80%,显示出较大的潜力.

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