基于改进GM(1,1)模型预测软件缺陷率

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摘要

给出一种基于随机抽样一致性算法(RANSAC)的GM(1,1)改进模型.运用RANSAC筛除异常值,选择估计误差最小的点作为定解条件,结合插值思想对软件缺陷率进行预测.分别对有无奇异值的数据预测,结果表明改进后的模型不仅能够改善异常值对预测的影响,而且比GM(1,1)模型取得较高的预测精度.

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2. 基于GM(1,1)模型预测海底管道腐蚀速率软件的开发 [J] . 程浩力 ,刘德俊 . 辽宁石油化工大学学报 . 2011,第003期
3. 基于GM(1,1)改进的Verhulst模型预测PTA期货价格 [J] . 左燕 . 周口师范学院学报 . 2009,第005期
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5. 基于改进的灰色GM(1,1)模型预测产品的故障数 [J] . 马维军 . 黑龙江大学自然科学学报 . 2005,第003期
6. 基于遗传算法的改进的GM(1,1)模型IGM(1,1)直接建模 [C] . 董志勇 ,刘洋 . 中国自动化学会第二十二届青年学术年会 . 2007
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