基于BASFPA-BP的可靠性预测模型研究

摘要：

软件可靠性预测以软件可靠性预测模型为基础,对软件的可靠性以及与其直接相关的度量进行分析、评价和预测,利用软件运行中所收集的失效数据对未来的软件可靠性进行预测,成为了评估软件失效行为和保障软件可靠程度的重要手段.BP神经网络结构简单、参数少、易实现,在软件可靠性预测领域已经得到了广泛应用.然而基于传统BP神经网络搭建的软件可靠性预测模型的预测精度无法达到预期目标,因此提出了基于BASFPA-BP的软件可靠性预测模型.该模型利用软件失效数据,在BP神经网络训练过程中利用BASFPA算法优化网络权值、阈值,从而提高模型的预测精度.选用3组公开的软件失效数据,将实际值与预测值的均方误差作为预测结果的衡量标准,同时将BASFPA-BP与FPA-BP,BP,Elman这3种模型进行对比研究.实验结果表明,基于BASFPA-BP的软件可靠性预测模型在同类型模型中实现了较高的预测精度.

关键词：软件可靠性预测模型、天牛须搜索算法、花朵授粉算法、BASFPA

所属期刊栏目：50

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2019YFB2102500

在线出版日期：2023-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：31-37