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J-GLOBAL ID：201702276225415019   整理番号：17A0357695

灰色ELMANニューラルネットワークに基づくソフトウェア信頼性予測モデルを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Software reliability prediction model based on grey Elman neural network

著者 (4件)： Cao Weidong (College of Computer Science and Technology, Civil Aviation University of China) ,  Zhu Yuanzhi (College of Computer Science and Technology, Civil Aviation University of China) ,  Zhai Panpan (College of Computer Science and Technology, Civil Aviation University of China) ,  Wang Jing (College of Computer Science and Technology, Civil Aviation University of China)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 36  号： 12  ページ： 3481-3485  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在のソフトウェア信頼性予測モデルがランダム性とダイナミック性が強い信頼性現場データにおいて、予測精度の変動が比較的に大きく、適応性が比較的に悪いという問題に対して、灰色ELMANニューラルネットワークに基づくソフトウェア信頼性予測モデルを提案した。まず第一に,灰色のGM(1,1)モデルを用いて,故障データを予測し,そのランダム性を弱めた。次に,ELMANニューラルネットワークを用いてGM(1,1)の予測残差を予測し,その動的変化規則を捕捉した。最終的に,GM(1,1)予測値とELMANニューラルネットワークの残差予測値を結合して,最終的予測結果を得る。飛行システムの現場故障データセットを用いてモデルシミュレーション実験を行い,灰色ELMANニューラルネットワーク予測モデルを逆伝搬(BP)ニューラルネットワークとELMANニューラルネットワーク予測モデルと比較した。平均二乗誤差(MSE)と平均相対誤差(MRE)は,それぞれ105.1,,,207.5,0.001,,,0.0016であり,灰色のELMANニューラルネットワーク予測モデルの誤差は最小値であった。実験結果は,このモデルがより良い予測精度を持つことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 残差 ,  *予測モデル ,  適応性 ,  故障 ,  *ニューラルネットワーク ,  *信頼性
準シソーラス用語： 相対誤差 ,  平均二乗誤差 ,  モデルシミュレーション ,  予測値 ,  予測精度 ,  ランダム性 ,  *ソフトウェア信頼性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： software reliability ,  prediction ,  failure data ,  grey Elman neural network ,  flight inquiry system

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 灰色 ,  Elmanニューラルネットワーク ,  ソフトウェア信頼性 ,  予測モデル ,  提案