带优化参数的SVR模型及在软件成本估算中的应用

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1、第20卷第1期2011年2月运筹与管理OPERATIONSRESEARCHANDMANACEMENTSCIENCEV01．20．No．1Feb．20ll带优化参数的SVR模型及在软件成本估算中的应用吴登生1,2，宋浩1’2”，李建平1，蔡晨1(1．中国科学院科技政策与管理科学研究所，北京100190；2．中国科学院研究生院，北京100039；3．山东经济学院统计与数学学院。山东济南250014)摘要：随着社会各行各业对软件开发投资的日益增长，产业界和学术界越来越关注可靠的软件成本估算。以有效控制软件开发过程中相关风险。为了能更准确地估算软件成本．提出一种带遗传算法优

2、化参数的支持向量回归机模型，用遗传算法来优化支持向量回归机模型中的参数集(C，7，o)，可以避免参数选择的盲目性，能显著提高支持向量回归机模型的预测能力。分别用IBMDP、Kemerer和Hallmark三个数据库来验证模型的有效性，并与常用的线性回归模型进行对比，结果显示采用遗传算法优化的支持向量回归机模型具有很好的学习精度和推广能力，在MMRE和Pred(0．25)两个标准上都优于线性回归模型。关键词：可信软件；软件成本估算；参数优化；支持向量回归机；遗传算法中图分类号：TP311．5文章标识码：A文章编号：1007-3221(2011)01·0143-07Hy

3、bridSupportVectorRegressionModelwithOptimizedParameterforSoftwareEffortEstimationWUDeng．shen91”，SONGHa01·2一，LIJian．pin91。CAIChenl(1．InstituteofPolicyandManagement。ChineseAcademyofSciences，Beijing100190，China；2．GraduateUni·versityofChineseAcademyofSciences．Beqing100039，China；3．SchoolofS

4、tatisticsandMathematics，Shan—do，培EconomicsUniversity，Jinan250014，China)Abstract：Withsoftwaredevelopmentbecominganessentialinvestmentformanyorganizationsrecently。boththesoftwareindustryandacademiccommunitieshavebecomemoreandmoreconcernedaboutreliableandaccurateestimatesofsoftwaredevelop

5、menteffort．Thispaperexaminesthepotentialsofthesoftwareeffortestimationmod—elbyintegratingageneticalgorithm(GA)tothesupportvectorregression(SVR)modelwithRBFkernels．Thegeneticalgorithm(GA)methodisadaptedtooptimizetheparameters(C7，8)insupportvectorregression．Theex-perimentsarecarriedoutus

6、ingthreedatasetsofsoftwareprojectsfromIBMDP，KemererandHallmark．Theef-fectivenessoftheGA-SVRmodeliscomparedwithothertechniquessuchaslinearregressionintermsoftheerrormeasurewhichismeanmagnituderelativeerror(MMRE)andPred(0．25)．TheresultshaveshownthatGA-SVRmodelhassuperiorlearningaccuracya

7、ndgeneralizationperformanceandsignificantlyoutperformslinearregres-sioninthreedatasets．Keywords：trustworthysoftware；softwareeffortestimation；parameteroptimization；supportvectorregression；geneticalgorithm0引言随着社会各行各业中软件应用的日益广泛，以及软件在信息技术领域核心地位的突显，人们对软件的收稿日期：2009·09·14基金项目：圆謇自然科学基金重大研宽计划