【摘 要】
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随着社会各行各业对软件开发投资的日益增长,产业界和学术界越来越关注可靠的软件成本估算,以有效控制软件开发过程中相关风险。为了能更准确地估算软件成本,提出一种带遗传
【机 构】
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中国科学院科技政策与管理科学研究所,中国科学院研究生院,山东经济学院统计与数学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划重点项目（90718042）,国家自然科学基金重点项目（70531040）
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随着社会各行各业对软件开发投资的日益增长,产业界和学术界越来越关注可靠的软件成本估算,以有效控制软件开发过程中相关风险。为了能更准确地估算软件成本,提出一种带遗传算法优化参数的支持向量回归机模型,用遗传算法来优化支持向量回归机模型中的参数集（C,γ,ε）,可以避免参数选择的盲目性,能显著提高支持向量回归机模型的预测能力。分别用IBM DP、Kemerer和Hallmark三个数据库来验证模型的有效性,并与常用的线性回归模型进行对比,结果显示采用遗传算法优化的支持向量回归机模型具有很好的学习精度和推广能力,
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