軟件失效預(yù)測(cè)的一類非參數(shù)方法研究.pdf

1、軟件失效預(yù)測(cè)是軟件可靠性評(píng)估過程中最耗時(shí)最困難的部分，失效預(yù)測(cè)過程中任何改進(jìn)都可能極大降低軟件成本。傳統(tǒng)的軟件失效預(yù)測(cè)方法一般是利用經(jīng)典的參數(shù)模型，而參數(shù)模型針對(duì)復(fù)雜軟件失效數(shù)據(jù)不僅無法正確的估計(jì)其預(yù)測(cè)模型，且錯(cuò)誤率較高，效率低下。相反，非參數(shù)方法在軟件失效預(yù)測(cè)過程中不依賴于經(jīng)驗(yàn)假設(shè)與未知模型的估計(jì)，既可避免預(yù)測(cè)中模型不符、參數(shù)估計(jì)偏差等問題，又可以充分的利用軟件失效數(shù)據(jù)的歷史信息?；诜菂?shù)方法的軟件失效預(yù)測(cè)首先針對(duì)軟件失效數(shù)據(jù)的歷史

2、信息進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，然后，利用對(duì)已有數(shù)據(jù)的整理進(jìn)行軟件失效預(yù)測(cè)建模，最后采用已有模型進(jìn)行軟件失效預(yù)測(cè)。本文在分析軟件失效影響因素的基礎(chǔ)上，以提高軟件失效預(yù)測(cè)的精確度為目的，對(duì)一類傳統(tǒng)的非參數(shù)模型進(jìn)行了研究與改進(jìn)。主要工作如下：
　　首先，提出基于加權(quán)滑動(dòng)窗口的單變量非參數(shù)軟件失效預(yù)測(cè)方法(WSW-NM)，對(duì)單變量的軟件失效數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。采用滑動(dòng)窗口作為輸入，通過設(shè)置指數(shù)權(quán)函數(shù)增加近期數(shù)據(jù)對(duì)軟件失效數(shù)的影響，對(duì)滑動(dòng)窗口中各期數(shù)據(jù)進(jìn)行

3、加權(quán)處理并針對(duì)異常點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，改變各期數(shù)據(jù)在預(yù)測(cè)中的重要程度。實(shí)驗(yàn)證明，該方法能夠提高軟件失效的預(yù)測(cè)精度。
　　其次，提出基于主成分分析的多變量非參數(shù)軟件失效預(yù)測(cè)方法(PCA-INW)。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析減少樣本的輸入因子數(shù)，利用主成分分析中的方差貢獻(xiàn)率作為非參數(shù)方法中核函數(shù)窗寬矩陣的權(quán)重，消除了各輸入因子對(duì)結(jié)果的作用程度不同所造成的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，維度的減少使模型的訓(xùn)練時(shí)間及預(yù)測(cè)時(shí)間都有所降低，在預(yù)測(cè)結(jié)果的精度和穩(wěn)

4、定性上得到了提高。
　　然后，提出基于非參數(shù)因果關(guān)系檢驗(yàn)的多變量軟件失效預(yù)測(cè)方法(PCA-INW-Granger)，針對(duì)已有的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)方法只適用于兩個(gè)變量以及需要諸多限制條件的問題，提出了一種基于改進(jìn)的非參數(shù)估計(jì)法(PCA-INW)的多變量因果關(guān)系檢驗(yàn)方法。該方法運(yùn)用PCA-INW方法，借鑒Granger因果關(guān)系的思想從復(fù)雜系統(tǒng)建模角度研究變量間的關(guān)系，適用于檢驗(yàn)多維變量間的因果關(guān)系，其優(yōu)點(diǎn)在于對(duì)于多輸入單輸出（