基于时序数据的软件可靠性模型组合新方法

摘要：

基于时序数据的软件可靠性模型受到越来越多的关注，然而单一模型在精确度和通用性上都存在不足，鉴于此，提出一种新的软件可靠性模型组合的方法，该方法将反向传播（ BP ）神将网络模型和支持向量机回归（SVMR）模型进行组合，通过遗传算法（GA）和滑动窗口机制构造可靠性模型输入，使用粒子群（PSO）算法选择单一模型的最优参数，并使用BP神经网络确定两个模型的权重值建立组合模型，来预测下一阶段的软件失效数据。最后进行了仿真实验并做了对比分析，结果表明该方法较单一模型具有更高的精确度和较好的通用性。

关键词：时序数据、遗传算法、粒子群算法、滑动窗口、BP神经网络、支持向量机回归、模型组合

分类号：TP3;O21

资助基金：山东省自然科学基金资助项目ZR2013FL034。

在线出版日期：2014-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：208-210,249