Abstract-Background: Software ansträngning förutsägelse klart spelar en avgörande roll i programvara projektledning. Problem: I enlighet med mer dynamiska metoder för programvaruutveckling räcker det inte med att bara förutsäga hela projektansträngningen i ett tidigt skede. I stället måste projektledaren också dynamiskt förutsäga ansträngningen i olika stadier eller aktiviteter under programvaruutvecklingsprocessen. Detta kan hjälpa projektledaren att omvärdera ansträngningen och anpassa projektplanen för att på så sätt undvika ansträngnings- eller schemaöverskridanden. Metod: I detta dokument presenteras en metod för beräkning av programvaras fysiska tidssteg baserat på grå modellerna GM (1,1) och Verhulst. Denna metod etablerar modeller dynamiskt enligt särskilda typer av steg-ansträngningssekvenser, och kan automatiskt anpassa sig till särskilda utvecklingsmetoder genom att använda en ny grå återkopplingsmekanism. Resultat: Vi utvärderar den föreslagna metoden med en storskalig real-world mjukvaruteknik dataset, och jämföra den med linjär regression metod och Kalman filter metod, avslöjar att noggrannheten har förbättrats med minst 28% respektive 50%. Slutsats: Resultaten visar att metoden kan vara effektiv och har stor potential. Vi anser att etappprognoser skulle kunna vara ett användbart komplement till hela projektarbetets förutsägelsemetoder. Index Terms-Grey förutsägelse, programvara projektledning, programvara projekt etapp-ansträngning förutsägelse.
Wang m.fl. REF använde Grey modell för att förutsäga programvara steg-ansträngning.
Integrate the GM(1,1) and Verhulst Models to Predict Software Stage Effort
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}