基于灰色Elman神经网络软件可靠性预测模型

发布时间：2017-08-14 02:07

  本文关键词：基于灰色Elman神经网络软件可靠性预测模型

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【摘要】：针对当前软件可靠性预测模型在随机性和动态性较强的可靠性现场数据中存在预测精度波动比较大、适应性比较差的问题,提出一种基于灰色Elman神经网络的软件可靠性预测模型.首先使用灰色GM(1,1)模型对失效数据进行预测,弱化其随机性;然后采用Elman神经网络对GM(1,1)的预测残差进行建模预测,捕捉其动态性变化规律;最后将GM(1,1)预测值和Elman神经网络残差预测值相结合得到最终的预测结果.使用航班查询系统的现场失效数据集进行了模型仿真实验,并将灰色Elman神经网络预测模型与反向传播(BP)神经网络、Elman神经网络预测模型进行比较,其对应的均方误差(MSE)和平均相对误差(MRE)分别为105.1、270.9、207.5和0.001 1、0.002 1、0.001 6,并且灰色Elman神经网络预测模型的误差均为最小值.实验结果表明该模型具有较好的预测精度.
【作者单位】： 中国民航大学计算机科学与技术学院;中国民航大学中国民航信息技术科研基地;
【关键词】： 软件可靠性 预测 失效数据 灰色Elman神经网络 航班查询系统
【基金】：民航局科技创新引导资金重大专项(MHRD20130106;MHRD20140106) 中国民航大学中央高校基金资助项目(3122014P004;3122014C016)~~
【分类号】：TP311.53;TP183
【正文快照】： 0引言软件可靠性作为软件可信性的属性之一,其定量评估和预测已经成为人们关注和研究的焦点[1-2].建立软件可靠性模型的方法可以分为两类:基于统计分析的方法和基于计算智能的方法[3].前者建立的模型需要基于一些特定的假设条件,而在实际应用中这些条件往往很难全部满足.后者

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