一种基于用例点估算软件项目工作量的混合模型

早期软件工作量估算是成功软件项目管理的标志。构建可靠的工作量估算模型通常需要历史数据。遗憾的是，由于软件开发早期阶段可用的信息稀少，建议使用软件规模度量作为工作量估算的关键成本因子。用例点（UCP）是一种主要为面向对象项目设计的突出规模度量。然而，目前尚无成熟的模型能将UCP转化为其对应的工作量，因此大多数模型使用生产率作为第二个成本驱动因子。这些模型中的生产率通常由专家猜测得出，并不依赖于历史数据，这使得其存在不确定性。因此，这些模型尚未使用大量历史数据进行充分检验。本文设计了一个混合模型，该模型包含使用支持向量机和径向基神经网络的分类与预测阶段。所提出的模型基于从工业和学生项目中收集的大量观测数据构建。我们将所提出的模型与以往的UCP预测模型进行了比较。验证和实证结果表明，所提出的模型在所有数据集上均显著优于这些模型。主要结论是，UCP的环境因素可用于分类和估算生产率。