【摘 要】
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为解决传统软件老化预测模型泛化能力弱、准确度低的问题,提出一种新型粒子群算法(New Particle Swarm Optimization Algorithm,NPSO)优化BP神经网络的权值和阈值,继而构建NPSO-BP神经网络预测模型.该预测模型首先通过引入早熟收敛判断、多样性分析,有效增强了全局搜索能力,然后将NPSO算法最优值赋值给BP神经网络的初始参数,最后搭建软件老化测试平台,收集所需的老化数据,对Web服务器因内存泄漏引起的老化现象进行建模和预测.实验结果表明,NPSO-BP预测模型,能准
【机 构】
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太原科技大学 计算机科学与技术学院,太原030024
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为解决传统软件老化预测模型泛化能力弱、准确度低的问题,提出一种新型粒子群算法(New Particle Swarm Optimization Algorithm,NPSO)优化BP神经网络的权值和阈值,继而构建NPSO-BP神经网络预测模型.该预测模型首先通过引入早熟收敛判断、多样性分析,有效增强了全局搜索能力,然后将NPSO算法最优值赋值给BP神经网络的初始参数,最后搭建软件老化测试平台,收集所需的老化数据,对Web服务器因内存泄漏引起的老化现象进行建模和预测.实验结果表明,NPSO-BP预测模型,能准确预测Web系统软件老化趋势,不论是在预测精度还是收敛速度上都有显著提高,在软件老化趋势预测上有较大的实用价值.
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