针对电子政务领域传统专家评审明显存在的主观性和不一致性问题,科学管控政府专项化资金投入,并打造一个相对公平的外包与竞标环境,建立一个智能化的成本预算系统来辅助管理决策亟待解决;传统研究大多关注于构建软件后期成本预测模型,所使用的公有数据集为已完成开发的软件项目信息,但受限于应用场景、软件类型、成本特征定义及开发技术等,目前没有具有普适和权威性的成本预测模型,另外,由于软件开发早期成本信息存在较大获取与映射困难,所以相关研究甚少。本文的研究边界是电子政务应用软件,可行前提是电子政务系统具有较好同类属性且架构化开发技术已非常成熟,技术难点体现在从具有文本属性的申报书获取并映射有效的成本特征,并在此基础上建立一个行之有效的应用软件早期成本区间预测模型。本文提出一种面向电子政务领域的软件早期成本估算方法。主要方法过程为:首先利用文本处理技术从申报书中获取粗信息,并由功能结构函数转化为成本特征向量;然后通过模糊成本聚类模型,基于最小距离原则确定该项目的所属类别,另外设置阈值,对相似案例集作进一步细筛,再采用中位数法进行成本初步估计;最终通过噪声误差模型,并利用T检验实现在一定置信区间下的成本区间估计。创新之处在于:(1)提出功能结构映射函数将粗文本信息转换成维度统一、范式标准的成本特征向量;(2)采用加权的高斯核模糊聚类算法来适应成本特征的不完整性和固有的高维属性,且提出一种改进的融合遗传交叉变异和混沌思想的和声搜索算法来动态调整成本聚类模型的聚类中心。(3)提出以支持向量回归机SVR来离线训练噪声方差模型,以较准聚类模型预测结果并实现在指定置信区间下的软件成本估算。利用425份申报书作对比实验,验证本文方法具有良好的可行性和有效性,且与传统软件成本预测方法相比,本文方法具有良好的准确性和重复性。