文档介绍：万方数据 Nanjing University of Aeronautics and Astronautics The Graduate School College puter Science and Technology Software Reliability Forecasting Method Based On position and Reconstruction of Series A Thesis puter Science and Technology by Wang Shuai Advised by Lecturer. Zhang Deping Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Master of Engineering January,2014 万方数据万方数据承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书) 作者签名: 日期: 万方数据万方数据南京航空航天大学硕士学位论文 i 摘要在软件可靠性领域中,基于失效数据建模的可靠性预测方法主要利用随机过程与统计分析方法或通过机器学****与时间序列分析方法,研究软件失效与软件可靠性之间的关系。由于软件失效数据在实际收集过程中,具有人为因素和其他客观因素的干扰,使得最终的统计结果不可避免地携带一些噪声,不论是经典软件可靠性模型还是基于数据驱动的软件可靠性模型,都无法在绝大部分数据集上取得令人满意的结果。本文在充分分析软件失效数据的基础上,以减少软件失效数据序列噪声的影响、提高可靠性模型的拟合、预测精度和通用性为目的,提出了基于失效数据序列分解与重构的软件可靠性预测分析方法。本文有以下三点创新之处: 第一,基于残差序列的软件可靠性预测模型。在深入研究ARIMA可靠性预测模型与GEP 可靠性预测模型的基础上,根据ARIMA模型与GEP算法的特点,提出了应用范围更广泛,与实际情况更吻合的模型。第二,基于经验模态分解的软件可靠性预测模型。利用EMD方法提取出能描述软件失效特征的不同特征数据序列,然后结合支持向量回归和灰色预测理论对预处理数据进行建模和预测, 最后将得到的预测结果进行重构得出最终的预测结果。第三,基于奇异谱分解的软件可靠性预测模型。利用SSA分解方法将软件失效数据序列分解成若干个相互独立的子序列,然后利用灰色预测理论与ARIMA算法对各个子序列分别进行建模预测。最后,结合三种基于分解与重构的可靠性模型的实验结果进行讨论,给出各个模型适用的场景。关键词:软件可靠性,失效数据,分解重构,残差序列,经验模态,奇异谱分解万方数据基于序列分解与重构的软件可靠性预测方法 ii ABSTRACT In the field of software reliability, reliability prediction method based on the failure data modeling mainly make research on the relationship between software reliability and software failure by making use of stochastic process and statistical analysis method or by machine learning and time series analysis method. Both the classical and data-driven software reliability models can not afford to obtain satisfactory results in most data sets due to the software failure data in the actual collection process which interferences with human factors and other objective factors, making the final statistical results inevitably c