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最优样本子集生成及进化LS-SVM的软件成本预测模型构建
1
作者
蒋铁军
刘宝平
王先甲
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015年第23期31-34,共4页
文章提出了一种基于灰色相似度和信息熵的最优样本子集生成方法,进而采用LS-SVM方法建立了软件成本预测模型,并运用混合网格搜索和粒子群优化算法进化得到模型的各项参数。实证以加拿大软件园的desharnais数据集为对象,通过网格搜索确...
文章提出了一种基于灰色相似度和信息熵的最优样本子集生成方法,进而采用LS-SVM方法建立了软件成本预测模型,并运用混合网格搜索和粒子群优化算法进化得到模型的各项参数。实证以加拿大软件园的desharnais数据集为对象,通过网格搜索确定灰色相似度的分辨系数和样本子集的相似度阈值,采用粒子群算法确定LS-SVM模型的参数,通过与线性回归和不考虑样本子集生成的预测结果比较发现:该方法在软件成本预测中的准确率有较大提高。
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关键词
灰色相似度
样本子集
属性加权
软件成本预测
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职称材料
题名
最优样本子集生成及进化LS-SVM的软件成本预测模型构建
1
作者
蒋铁军
刘宝平
王先甲
机构
武汉大学经济与管理学院
海军工程大学装备经济管理系
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015年第23期31-34,共4页
基金
国家社会科学基金军事学项目(11GJ003-072)
国家自然科学基金资助项目(71231007
+2 种基金
71071119)
中国博士后科学基金项目(2013M542067
2014T70742)
文摘
文章提出了一种基于灰色相似度和信息熵的最优样本子集生成方法,进而采用LS-SVM方法建立了软件成本预测模型,并运用混合网格搜索和粒子群优化算法进化得到模型的各项参数。实证以加拿大软件园的desharnais数据集为对象,通过网格搜索确定灰色相似度的分辨系数和样本子集的相似度阈值,采用粒子群算法确定LS-SVM模型的参数,通过与线性回归和不考虑样本子集生成的预测结果比较发现:该方法在软件成本预测中的准确率有较大提高。
关键词
灰色相似度
样本子集
属性加权
软件成本预测
分类号
N945 [自然科学总论—系统科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
最优样本子集生成及进化LS-SVM的软件成本预测模型构建
蒋铁军
刘宝平
王先甲
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015
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