兩類離散gm-(1--1)-模型及其軟件缺陷預(yù)測建模-全文預(yù)覽
【正文】 GM (1, 1) model (DDGM (1, 1) model) are put forward, and they are pletely fitting a nonhomogenous exponential sequence. To build the two types of discrete GM (1, 1) model on software defect forecasting, test result show the DDGM (1, 1) model has a good precision and can forecast the software defect situation in followup software development.Keyword：GM(1,1)model；NDGM(1,1) model；DDGM(1,1) model； software defect1 引言灰色預(yù)測模型是灰色理論的重要組成部分，而GM(1,1)模型是灰色預(yù)測模型中最基本的預(yù)測模型，已經(jīng)在許多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[13]。最后將兩類離散GM(1,1)對(duì)軟件進(jìn)行缺陷預(yù)測建模，結(jié)果顯示DDGM(1,1)模型具有較高預(yù)測精度，預(yù)測結(jié)果表明該模型可以對(duì)后續(xù)軟件開發(fā)中缺陷的存在情況做出相應(yīng)預(yù)測。本文根據(jù)GM(1,1)模型的白化響應(yīng)式與灰微分方程的差別，提出了以GM(1,1)模型灰微分方程為基礎(chǔ)建立離散GM(1,1)模型，而離散GM(1,1)模型模擬序列仍然是指數(shù)序列，為了拓廣其應(yīng)用范圍，建立了近似非齊次指數(shù)序列的離散GM(1,1)模型即NDGM(1,1)模型和直接離散GM(1,1)模型即DDGM(1,1)模型。3 NDGM(1,1)模型的建立很明顯離散GM(1,1)模型和GM(1,1)模型一樣，其模擬序列都為指數(shù)序列，這就需要原始序列數(shù)據(jù)具有近似指數(shù)增長的特征，而實(shí)際上，許多原始序列數(shù)據(jù)更符合近似非齊次指數(shù)增長的規(guī)律，因此需要對(duì)離散GM(1,1)模型進(jìn)行適當(dāng)改變，將式（2）變形為 （7）按照離散GM(1,1)模型的建模方法可以得到，. （8）將式（7）遞減有 ，. （9）稱式（9）為近似非齊次指數(shù)序列的離散GM(1,1)模型即NDGM(1,1)模型，將式（9）遞推有
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