Uppskattning av programvaruutvecklingsinsatser (SDEE) är en av de viktigaste uppgifterna inom programvaruprojekthantering. Det är viktigt för en projektledare att effektivt förutsäga ansträngningen eller kostnaden för ett programvaruprojekt i en budgivningsprocess, eftersom överskattning kommer att leda till förlust av budgivning och underskattning kommer att leda till att företaget förlorar pengar. Flera SDEE modeller finns; maskininlärning modeller, särskilt neurala nätverk modeller, är bland de mest framträdande inom området. I denna studie, fyra olika neurala nätverk modeller-multilayer perceptron, allmän regression neurala nätverk, radial bas funktion neurala nätverk, och kaskad korrelation neurala nätverk-jämförs med varandra baserat på: (1) prediktiv noggrannhet centrerad på medelvärdet absolut felkriteriet, (2) om en sådan modell tenderar att överskatta eller underskatta, och (3) hur varje modell klassificerar betydelsen av sina ingångar. Industriella datauppsättningar från International Software Benchmarking Standards Group (ISBSG) används för att utbilda och validera de fyra modellerna. De viktigaste ISBSG-dataseten filtrerades och delades sedan in i fem dataset baserat på varje projekts produktivitetsvärde. Resultaten visar att de fyra modellerna tenderar att överskatta i 80 % av datamängderna, och modellens betydelse varierar beroende på den valda modellen. Dessutom överträffar kaskadkorrelationens neurala nätverk de övriga tre modellerna i de flesta datauppsättningar som konstruerats på det genomsnittliga absoluta restkriteriet.
I REF, en komplett analys av olika typer av neurala nätverk har genomförts baserat på radial bas funktion, flerlager perceptron, allmän regression neurala nätverk och kaskad korrelation neurala nätverk.
Neural network models for software development effort estimation: a comparative study
{'venue': 'Neural Computing and Applications', 'journal': 'Neural Computing and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}