软件项目成本估算分析

软件成本估算的准确性对软件开发管理至关重要。该文在对软件项目成本估算方法进行系统介绍和分析的基础上,讨论了把软件维护阶段考虑在其中并把开发阶段分阶段估算的必要性,据此提出了一种阶段分析估算的方法,并研究了阶段分析法与COCOMO模型相结合来进行成本估算的可行性。采用阶段分析法,有利于项目的合理跟踪和控制;与COCOMO模型相结合,则可有效避免单方法计算的偏差问题,有利于提高估算的准确性。     

基于软件成本估算模型的研究

成本估算是软件项目管理的主要内容之一,文中分析了目前软件项目成本估算的主要方法和存在的问题,提出了相应的解决方法,并给出了建立本地模型的过程.     

软件成本估算技术研究综述

国内外有关软件成本估算技术的研究,文献数量从多到少,依次可以分为五类：基于算法模型的估算技术、基于功能点的估算技术、基于类比法的估算技术、基于专家经验的估算技术和其它奏技术。其它类技术包括回归分析技术．神经网络技术、动态技术、贝叶斯分析技术、模糊理论技术、组合方法技术等等。本文首先综述了各类软件成本估算技术,然后总结了各类软件成本估算技术的优点和缺点。     

软件成本估算专家系统框架结构研究

以基于功能点分析模型和COCOMOⅡ模型的软件成本估算专家系统为基础,针对开发环境,设计了支持结构框架;针对应用过程,设计了应用结构框架;针对系统涉及的不同人员,设计了人员框架;针对软件的功能需求及组成结构设计了功能框架.框架为良好的软件设计提供了清晰的结构,是开发专家系统的基础.     

软件项目工作量估算方法研究与应用

工作量估算是软件项目开发的重要环节,也是制定项目开发计划的依据。目前常用的软件项目工作量估算方法都无法简单准确地估算项目工作量。本文采用三步法对项目工作量进行估算,第一步选择一个简单的模型;第二步使用样本数据对模型常数进行标定;第三步采用类比方法对标定模型和实际项目进行比较,估算出项目工作量。该方法应用于合作公司的软件项目工作量估算,得到公司和用户认可。     

软件成本估算工具的设计与实现

介绍了软件成本估算工具的设计和实现过程。通过该工具可以将现实项目的数据输入估算模型,通过模型的计算得以估算后的成本数值。通过数次与现实成本数据的对比以及对误差的分析,可以进一步对成本驱动因子进行调整,以提高估算的准确性。     

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。     

决策树分类方法在软件成本估算中的应用研究

软件成本估算是软件工程领域中的一个重要问题。针对积累了大量的软件项目历史数据,提出一种基于决策树的软件成本估算方法。在对历史数据进行预处理后,通过建立软件成本估算的决策树分类模型,预测目标属性的值。最后,通过软件项目历史数据验证该软件成本估算方法的有效性。     

软件项目成本估算的一种方法

软件项目的生命周期包括需求分析、概要设计、详细设计、编码、软件测试、软硬件安装调试、软件培训和软件运行维护等阶段.软件项目的成本估算以整个周期的花费为依据.由于人力资源占据的比重较大,因此项目组成员在开发过程中的工作量及相应支出估算,是整个估算的重点和难点.     

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.     

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,从20世纪60年代末期开始,出现了以大量软件项目进度延期、预算超支和质量缺陷为典型特征的软件危机。在对软件项目进行估算时,通常情况下能得到相关软件组织或软件产品的某些历史数据,充分利用这些历史数据对预测与估算软件项目是很有帮助的。稳健回归分析（RRA）,就是这样一种相当常用与有效的数据驱动方法。在比较、回顾一些稳健回归分析研究成果的基础上,重点解决了软件成本估算数据用传统回归分析存在的问题,并有效地解决了由于异常数据存在而产生的掩蔽效应。同时尝试提出在软件成本数据估算中运用稳健回归方法进行系统而全面的仿真实验分析,发现该方法能有效地解决异常数据的掩蔽效应,得到比较满意的结果。     

厦门市工程估价的RBF神经网络预测模型

选取55个厦门市典型工程造价指标,利用SPSS统计分析软件对工程特征和训练样本进行相关性分析、归类合并,得出11个工程特征作为平米造价的主要影响因素.以径向基函数(RBF)神经网络原理为基础,建立工程造价估算模型,通过试验,选择net=newrb(P,T,0.01,1.0)建立RBF网络,用y=sim(net1,P)对样本进行训练测试.实证分析结果显示:该模型具有计算快捷简便的优势,估算误差在允许范围内,可用于实际工程造价的辅助估算.     

建筑工程造价的模糊确定

从建筑工程造价构成的实际出发,抓住影响其工程造价的18个因素,并与已建竣工决算资料类比,用模糊数学方法进行造价计算。具体采用模糊数学的贴近度原理、择近原则和专家系统原理进行计算和选择,使已建工种与拟建工种的相似程度定量化,从而得到拟建工程的造价。     

基于人工神经网络送电线路工程造价的快速估算

根据送电线路工程造价结构的影响因素,结合人工神经网络的特点,提出了运用人工神经网络进行工程造价快速估算和审查的方法.分析送电线路工程造价结构和影响因素,构建关于送电线路工程造价的神经元输入输出向量,建立了相应的人工神经网络模型,导出了算法的实施步骤,通过历史工程样本训练和实例样本计算分析,得到了比较好的快速计算结果,满足了工程项目概算方案审查的要求,为电力工程概算提供了一种客观、快速的审查方法.     

基于小波神经网络的装备寿命周期费用估算方法

首先简要介绍了寿命周期费用概念以及进行寿命周期费用估算的意义。其次分析了常用估算方法的优缺点,再次通过介绍小波及小波变换的原理和方法,建立了适用于武器装备研制费用的小波神经网络结构.结合某型装备研制费用,进行了数据仿真。仿真结果表明本文方法是可行的。     

人工神经网络在软件预估分析中的应用

将人工神经网络理论应用于软件预估分析领域，通过BP神经网络和功能点估算模型的介绍与结合，提供了一种估算软件工作量的方法．使用智能神经网络可分析软件开发这一十分复杂的过程。