首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

ARIMA模型在软件测试缺陷数量预测中的应用
引用本文:曾新宇.ARIMA模型在软件测试缺陷数量预测中的应用[J].福建电脑,2020(3):19-22.
作者姓名:曾新宇
作者单位:对外经济贸易大学统计学院
摘    要:本文通过采用ARIMA模型(求和自回归滑动平均模型)对嵌入式软件项目开发中缺陷数量的预测方法进行了研究,提出将嵌入式软件项目测试过程中发现的缺陷数量,按时间顺序阶段作为时间序列事件数据,按照ARIMA(p,d,q)模型的方式,对此数据的时间过程进行分析与建模,根据所得模型对下一个相似的软件项目测试发现缺陷数量进行预测的方法。同时采用这种方法对实际项目数据进行了建模,利用所得模型进行了预测,并与实际项目的数据进行了比较,对更深一步的研究进行了讨论。

关 键 词:ARIMA季节模型  时间序列  软件测试缺陷  预测

The Application of ARIMA Model in Software Test Bugs Quantity Prediction
ZENG Xinyu.The Application of ARIMA Model in Software Test Bugs Quantity Prediction[J].Fujian Computer,2020(3):19-22.
Authors:ZENG Xinyu
Affiliation:(School of Statistics,University of International Business and Economics,Beijing,China,100029)
Abstract:The ARIMA model(sum autoregressive moving average model)is used to predict the number of bugs in the development of embedded software projects.According to ARIMA(p,d,q)model,the quantity of bugs is treated as time series data and is analyzed and modeled.According to the model,the number of bugs found in the test of the next similar software project is predicted.In this paper,the actual project data selected according to the above methods are modeled,and the model is used to predict,and compared with the actual project data.Further research is discussed.
Keywords:ARIMA model  Time series  Bugs of software test  Forecasting
本文献已被 维普 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号