基于BASFPA-BP的可靠性预测模型研究 |
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引用本文: | 李红辉,陈博,鲁姝艺,张骏温.基于BASFPA-BP的可靠性预测模型研究[J].计算机科学,2023(5):31-37. |
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作者姓名: | 李红辉 陈博 鲁姝艺 张骏温 |
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作者单位: | 1. 北京交通大学计算机与信息技术学院;2. 高速铁路网络管理教育部工程研究中心 |
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基金项目: | 国家重点研发计划(2019YFB2102500)~~; |
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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。
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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 |
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