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题名基于BASFPA-BP的可靠性预测模型研究
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作者
李红辉
陈博
鲁姝艺
张骏温
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机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
高速铁路网络管理教育部工程研究中心
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第5期31-37,共7页
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基金
国家重点研发计划(2019YFB2102500)。
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文摘
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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Keywords
Software reliability prediction model
Beetle antennae search algorithm
Flower pollination algorithm
basfpa
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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