曹衛(wèi)東+朱遠知+翟盼盼+王靜

摘 要：針對當前軟件可靠性預測模型在隨機性和動態(tài)性較強的可靠性現場數據中存在預測精度波動比較大、適應性比較差的問題，提出一種基于灰色Elman神經網絡的軟件可靠性預測模型。首先使用灰色GM（1，1）模型對失效數據進行預測，弱化其隨機性；然后采用Elman神經網絡對GM（1，1）的預測殘差進行建模預測，捕捉其動態(tài)性變化規(guī)律；最后將GM（1，1）預測值和Elman神經網絡殘差預測值相結合得到最終的預測結果。使用航班查詢系統(tǒng)的現場失效數據集進行了模型仿真實驗，并將灰色Elman神經網絡預測模型與反向傳播（BP）神經網絡、Elman神經網絡預測模型進行比較，其對應的均方誤差（MSE）和平均相對誤差（MRE）分別為105.1、270.9、207.5和0.0011、0.0021、0.0016，并且灰色Elman神經網絡預測模型的誤差均為最小值。實驗結果表明該模型具有較好的預測精度。

關鍵詞：軟件可靠性；預測；失效數據；灰色Elman神經網絡；航班查詢系統(tǒng)

中圖分類號： TP311

文獻標志碼：A

文章編號：1001-9081（2016）12-3481-05