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針對當前軟件可靠性預測模型在隨機性和動態性較強的可靠性現場數據中存在預測精度波動比較大、適應性比較差的問題，提出一種基于灰色Elman神經網絡的軟件可靠性預測模型。首先使用灰色CM（1，1）模型對失效數據進行預測，弱化其隨機性；然后采用Elman神經網絡對GM（I，1）的預測殘差進行建模預測，捕捉其動態性變化規律；最后將GM（1，1）預測值和Elman神經網絡殘差預測值相結合得到最終的預測結果。使用航班查詢系統的現場失效數據集進行了模型仿真實驗，并將灰色Elman神經網絡預測模型與反向傳播（BP）神經網絡、Elman神經網絡預測模型進行比較，其對應的均方誤差（ MSE）和平均相對誤差（MRE）分別為105.1、270.9、207.5和0.0011、0.002 1、0. 0016，并且灰色Elman神經網絡預測模型的誤差均為最小值。實驗結果表明該模型具有較好的預測精度。
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