本發明涉及一種基于參數Bootstrap重抽樣的軟件失效時間預測方法,該方法對一般軟件可靠性模型進行優化后再進行軟件下一次失效時間的預測,包括:構建一般軟件可靠性模型,使用原始失效數據序列計算所述一般軟件可靠性模型的參數估計值;基于所述參數估計值構造參數分布函數;使用所述參數分布函數進行蒙特卡洛模擬,隨機抽樣得到Bootstrap樣本;基于所述Bootstrap樣本重新計算所述一般軟件可靠性模型的參數估計值;基于步驟四獲得的參數估計值進行軟件下一次失效時間的預測。與現有技術相比,本發明預測能力較一些廣泛使用的神經網絡和核函數方法預測效果更佳,提高了小樣本失效數據情況下軟件失效時間預測的準確性。
聲明:
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