基于稳健回归技术的软件成本估计方法

随着软件系统规模的不断扩大和复杂程度的日益加大,人们经常对软件成本估算不足,造成了各种严重的软件危机。本文分析了面向数据挖掘的普通最小二乘法和稳健回归两种回归技术在软件成本估计应用中的准确性,提出了稳健回归的软件成本估计方法。     

基于稳健回归技术的软件成本估计方法

随着软件系统规模的不断扩大和复杂程度的日益加大,人们经常对软件成本估算不足,造成了各种严重的软件危机.本文分析了面向数据挖掘的普通最小二乘法和稳健回归两种回归技术在软件成本估计应用中的准确性,提出了稳健回归的软件成本估计方法.     

基于稳健估计方法的线性回归研究

基于最小二乘方法的线性回归估计方法,是通过最小化误差平方和寻找参数向量最优解,该方法对大的误差点不具稳健性.本文主要针对具有异常点的稳健估计方法,研究在背景噪声下的稳健估计性能,并通过数值仿真证明近似高斯分布,如高斯混合噪声模型下,单调型稳健M估计方法较好;在具有无穷方差的柯西背景噪声下,回降型M估计性能最优.理论和仿...     

稳健回归分析

The article suggests precautionary measures which should be taken when outliers appear in experimental or observational data That is to establish robust regression with an insensitive statistical method. A relationship between weight and trimmed constant is derived. The reason is stated for the purpose of forming additional equations. Explanatory notes are given to the iteration formula. Robust regression is applied to forecast. It is proved that robust regression has advantages over the classical regression.     

半参数回归模型的稳健估计

考虑半参数回归模型yi＝Ti^Tβ g(ti)-εi i=1,2,…n,先由稳健估计的原则得出β^Λ和g^Λ（t)，然后基于影响函数得出这些估计的方差——协方差矩阵。     

基于MRCD估计的多元线性回归模型的稳健估计

含异常值的数据和高维数据越来越频繁地出现,对现有的稳健估计和多元线性回归估计方法提出了挑战.传统的多元线性回归模型估计对异常值非常敏感,基于MCD估计方法的多元线性回归估计对异常值有一定的抵御作用.但随着数据维数的增加,MCD估计的精度不断降低,稳健性也随之降低,且当数据维数大于样本量时MCD估计方法失效.因此,本文利...     

基于M估计的线性回归模型的统计诊断

将Huber函数引入线性回归模型的对数似然函数中,应用迭代法得到参数的稳健估计(M估计),并用基于数据删除模型得到的诊断统计量进行数据的实例分析,证明方法的有效性.     

非线性LTS稳健估计方法

为使原始LTS(least trimm ed squares)方法能够处理非线性问题,研究非线性LTS稳健估计方法。说明该方法的解一定是部分观测值的非线性最小二乘估计。该方法可通过求解非线性最小二乘问题得到确切解。基于MM EA(m in im um m ax im um exchange a lgorithm)算法和非线性最小二乘技术,构建求解非线性LTS估计近似解的算法。仿真结果表明非线性LTS估计方法能够同时抵抗来自X方向和Y方向的多个异常,与传统方法相比具有更好的稳健性。     

深基坑监测网的稳健估计方法

为解决城市深基坑变形监测网在观测过程中由于空间限制和施工影响引起观测值异常问题,采用稳健估计理论,利用数据探测方法,对稳健估计中等价权因子的阈值进行调整.研究结果表明:修正后的丹麦法稳健估计可以有效抵御观测值中粗差的影响,并且迭代速度快、平差精度满足变形监测要求.该研究成果是一种提高变形监测质量和保障施工安全的有效方法.     

最大熵方法下的纯稳健信度估计

最大熵方法(MEM)已被广泛运用到保险精算领域,并取得了一定成就,然而,将稳健信度估计与MEM结合起来的相关研究还没有出现,正是致力于这方面的研究,即最大熵方法下的纯稳健信度估计.众所周知,以往的信度公式都要对索赔随机变量X做出一定假设,从而得到信度公式的确切表达形式.对随机变量X没有做出任何假设,也同样得出了信度保费的确切的线性表达形式和两个重要推论.     

基于强局部加权回归算法的软件老化趋势提取

针对软件老化引起系统资源损耗、系统性能恶化以及软件失效的现象,提出利用强局部加权回归算法进行软件老化趋势的提取方法.该方法利用强局部加权回归算法对系统资源的损耗过程进行提取,得到软件老化的趋势估计,建立软件老化模型.从而可为由于软件老化所引起的软件失效提供前期预测,为系统软件的及时维护提供科学依据.通过对一实际软件系统的实验分析,验证了该方法的可行性和有效性.     

软件可靠性费用估算方法研究

就软件成本估算中的与软件可靠性相关的费用评估方法作了介绍,总结了仿真法、软件测试时间模型法、关系式回归法、人工智能方法的基本原理、理论依据和操作方法.使与软件可靠性有关的费用评估更接近实际.     

软件开发成本估算的研究与应用

通过分析软件成本估算模型COCOMOII,提出一种基于项目特征的、简单快速的软件成本估算方法——特征比较法。该方法不仅可以辅助估算专家在项目初期快速估算软件成本,也可以在项目的开发过程中辅助项目高层人员和项目经理进行多类决策。     

提高估算软件成本精度的方法研究

指出已有的软件成本估算方法中的问题,提卅采用模糊神经网络方法构建软件成本的快速估算模型来提高估算精度。将60个软件项目的相关数据作为样本,分别对神经网络和模糊神经网络两种系统进行训练。将两种模型的训练和估算结果进行比较．结果显示模糊神经网络模型在软件成本估算上比神经网络模型具有更高的学习效率和估算精度。     

带有双误差项线性回归模型的鲁棒参数估计

一般的参数估计往往对分布的偏差很敏感,对于带有一个误差项的系统,鲁棒参数估计方法能较好地解决这一问题.这里基于极小极大方法,给出了带有两个误差项线性回归模型的鲁棒参数估计.     

基于偏鲁棒M-回归的间歇过程离群点检测

以多元统计分析技术为核心的间歇过程建模、在线监测逐渐成为过程工业的关注焦点,然而过程数据中存在的大量离群点将直接影响上述方法的可靠性,为此提出了一种基于偏鲁棒M-回归的间歇过程离群点检测方法.首先基于极大相关熵估计建立鲁棒预测模型;然后利用偏鲁棒M-回归算法计算模型的回归系数;最后采用Hampel识别器分析最终的权值,从而实现离群点的检测.将所提方法应用于某间歇反应过程,实验结果验证了方法的有效性.     

基于改进Fast-MCD的稳健数据预处理方法

对于工业过程数据中的离群点,一般采用稳健估计技术处理.针对Fast-MCD算法中初值随机给定,以及当样本数据较大时,人为给定分堆个数的缺点,提出了一种基于模糊聚类的改进稳健估计算法,即采用聚类中心及聚类个数分别作为Fast-MCD算法的初值及分堆个数选择依据,从而提高计算效率,并使样本数据较大时的分堆计算更合理.将本方...     

面向对象软件开发中的成本估算研究

讨论了面向对象的软件开发管理中必不可少的工程成本估算问题 ,提出了在面向对象的软件开发中影响成本估算准确性的若干因素 ,并对针对影响成本估算的因素 ,结合问题分解方式 ,提出相应的成本估算策略和估算方法。文中最后给出一个面向对象的软件的估算实例     

线性回归模型的稳健估计及异方差检验

将Huber函数引入线性回归模型的对数似然函数中,利用Fisher Scoring迭代法得到参数的稳健估计(M估计);在M估计的基础上,对模型进行异方差检验,建立Score检验统计量;最后用一组实际数据说明本文方法的有效性.