经验模态分解的混合软件可靠性预测模型及其实证分析

"本文提出了一种基于经验模态分解(EMD)的混合软件可靠性预测模型，该模型结合了支持向量回归(SVR)算法和灰色系统理论的GM(1,1)模型，用于提高软件可靠性的预测精度。通过EMD方法对原始软件失效数据进行预处理，分解成多个本征模态分量和剩余分量，然后分别用SVR和GM(1,1)模型进行预测，最后将预测结果重构得到最终的软件可靠性预测值。实验证明，这种混合模型在预测准确性上优于单一的SVR和GM(1,1)模型。" 正文: 在软件工程领域，软件可靠性是衡量软件性能的关键指标，尤其在航空、航天等对安全性要求极高的行业，软件的可靠性预测显得至关重要。随着软件复杂度的增加，软件可靠性分析变得愈发困难。为了应对这一挑战，研究人员提出了多种预测模型，包括基于数学分析和基于数据驱动的模型。 经验模态分解(EMD)是一种非线性信号处理技术，能将复杂信号分解为一系列本征模态分量(IMF)和残余分量。在软件可靠性预测中，EMD被用于预处理软件失效数据，将这些数据分解成不同频段的成分，有助于揭示隐藏的失效模式和趋势。 支持向量回归(SVR)是一种监督学习算法，常用于非线性回归问题。在本研究中，SVR被应用于预测EMD分解出的各个IMF，能够捕捉到数据中的非线性关系，提高预测的准确性。 灰色系统理论的GM(1,1)模型则是一种简化的动态系统模型，适用于处理小样本、不完全信息的问题。在软件可靠性预测中，GM(1,1)模型被用于处理EMD分解后的残余分量，补充了SVR可能无法捕捉到的长期趋势或者周期性特征。 通过结合SVR和GM(1,1)模型，提出的混合预测模型能够综合两者的优点，对软件失效数据进行多角度、多层次的分析和预测。实验结果表明，该混合模型在两组实际软件失效数据上的预测精度优于单独使用SVR或GM(1,1)模型，验证了混合模型的有效性和优越性。 总结来说，这篇论文的研究成果提供了一种新的软件可靠性预测方法，它利用EMD的非线性分解能力，结合SVR的非线性建模和GM(1,1)的动态预测，提高了软件可靠性预测的精确度，对于软件工程领域的可靠性管理具有重要的实践意义。同时，这种方法也为其他复杂系统的可靠性预测提供了新的思路。