Yazılım Çaba Tahmininde Yapay Sinir Ağları İçin Optimum Yapının Belirlenmesi

Authors : Mehmet KAYAKUŞ

Pages : 43-48

Doi:10.31590/ejosat.847712

View : 122 | Download : 17

Publication Date : 2021-01-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Bir yazılım projesinin çabasını tahmin etmek projenin yönetimi ve başarısı için önem teşkil etmektedir. Bu çalışmada, yazılım çaba tahminini gerçekleştirmek için yapay zekâ tekniklerinden yapay sinir ağları yöntemi kullanılmıştır. Çalışmada veri seti olarak iyi bilinen ve bu çalışmalarda sıklıkla kullanılan NASA proje veri seti kullanılmaktadır. Veri sayısının az olmasından dolayı 10 katmanlı çapraz doğrulama yöntemi kullanılmıştır. Veri seti rastgele 10 farklı gruba ayrılmış; gruplardan biri eğitim amaçlı kullanılırken geri kalanı test amaçlı kullanılmıştır. Her grup için modelde bu işlem tekrarlanarak tüm veri hem eğitilmiş hem de test edilmiştir. Böylece modelin doğruluğu arttırılmıştır. Yapay sinir ağ modelinde, geliştirme satırı ve metodoloji olmak üzere iki giriş değişkeni; çıkış değişkeni olarak yazılım çabası kullanılmıştır. Yapay sinir ağ tasarımında gizli katman sayısını ve nöron sayısı modelin başarısını etkilemektedir. Bu çalışmada 20 farklı YSA modeli geliştirilerek en başarılı model belirlenmiştir. Çalışma sonucunda R2 0,926, RMSE 0,078, MSE 0,006 ve MAE 0,058 olan 2 gizli katman ve 2 nörondan oluşan model en başarılı model olmuştur. Modeller arasında en başarılı sonucu veren model ile en başarısız modelin R2 değerleri arasında %55 fark bulunmaktadır. Bu sonuçlar yazılım çaba tahmini için parametre seçiminin önemini göstermektedir.
Keywords : Yazılım çabası tahmini, Yazılım mimarileri, Yapay sinir ağları, Çapraz doğrulama, gizli katman

ORIGINAL ARTICLE URL