“软件危机”一直困扰着软件产业的发展。为了摆脱“软件危机”,人们开始将项目管理的方法应用于软件项目中。但是由于软件产品自身的抽象性和软件开发过程的动态复杂性,软件项目管理的难度大于一般的项目管理。因此在软件项目管理中必须更重视“定量”的管理工作,这样才有利于控制和预测软件开发过程,并为软件项目的质量、费用和进度的权衡发展提供保证和决策的依据。基于上述考虑,笔者认为对软件可靠性的研究是非常必要的,有助于加强软件项目管理中“定量”的管理工作。这主要是因为:(1)软件可靠性是软件质量最重要的特性,也被证实是软件质量中最容易定量的特性;(2)软件可靠性是动态变化的,因此非常适用于评估软件开发过程,并根据可靠性预测进行项目的费用估算和进度安排; (3)软件可靠性预测模型是定量评估和预测软件可靠性的基础。本文首先介绍什么是项目管理及软件项目管理的内容,接着分析了可靠性在软件项目管理中的作用。由于可靠性与软件质量、项目费用和进度密切相关,因此对可靠性的评估和预测为三者在软件项目中的权衡发展提供了决策的依据。而如果能提高软件可靠性预测的精度,势必会提高软件质量及费用、进度和其它量估计的准确度,对软件项目管理产生重要影响。这正是本文要解决的问题。笔者先对传统预测模型进行了介绍和评述,指出采用传统方法,模型在预测精度上均有待提高,为了解决这一问题,笔者将人工神经网络技术应用于软件可靠性增长模型(解析模型)中,提出了软件可靠性预测的半解析方法。本文还通过应用Matlab工具,将半解析预测方法与传统预测方法进行对比仿真分析。通过仿真分析,证实了应用半解析方法进行预测时,模型的预测精度更高,泛化性能更强,对样本的依赖程度更低,并具有更好的长期预测能力。最后,笔者指出了研究工作存在的不足,并对下一步的工作进行了展望。