引言

处于软件系统开发的阶段中，可靠性及风险乃衡量工程质量的核心指标，传统的那种预测模型往往是基于单维数据与固定假设的， 难以应对现代软件开发中动态且复杂的环境变化，人工智能的融入赋予软件工程自学习与自适应能力，通过针对多源数据的建模及特征提取，找出系统潜在的缺陷及风险因子，鉴于对软件工程失效特征的分析，组建AI支撑的可靠性预测模型及风险计算体系，依靠实验验证其精度与稳定性，力求达成“预测—评估—优化”的闭环控制。

一、人工智能支持的软件工程可靠性预测技术研究

（一）可靠性预测模型的构建与实验分析

软件可靠性即系统在指定的时间里无故障运行的概率，是判定软件质量的关键要素，传统的Goel-Okumoto模型借助指数函数描述故障率的变化情况，然而在反映复杂系统的动态特征方面存在困难，本文借助LSTM神经网络构建可靠性预测模型，以代码复杂度、缺陷密度、测试覆盖率及运行日志异常率作为输入特征参数，得到系统的可靠性估计数值，训练样本取自50个项目的500组数据，模型经过30轮迭代后开始趋向收敛，决定系数R²达0.945之值，跟传统统计模型相比，误差下降近25%，由模型性能评估表明，深度学习框架有捕捉非线性关系的本事，适配多维输入情形^[1]。其核心预测公式为：

其中，λ为AI训练所得的动态故障率。该模型在软件测试阶段可提前识别潜在故障风险，提升系统稳定性。

（二）多源数据融合与特征优化机制

软件可靠性预测的关键是数据特征的优化及融合。本文将静态分析数据、运行日志与版本变更记录整合在一起，建立特征矩阵X=[S,C,D,T,L]，通过主成分分析法（PCA）去除冗余信息，保留累计方差贡献率95%的主要特征。实验结果表明，代码复杂度跟缺陷密度的权重是最高的，各为0.33和0.29，对可靠性的影响最为显著，借助熵值法明确各指标权重，令预测误差降低18.6个百分点。

为了量化各因子对可靠性的综合影响，建立线性加权模型：

该公式中，为特征权重，为标准化指标。运用加权计算手段，模型可实时调控输入变量的影响力，提高预测的稳固性与说明性，经数据验证得出，单源输入模型的稳定性不及多源融合模型，平均偏差下降为0.084。

（三）预测结果与模型性能验证

为证实AI模型的有效性，选定金融、电力、医疗与嵌入式系统四类工程项目实施对比实验，逐个运用BP神经网络、XGBoost以及LSTM模型进行预测工作，LSTM的平均绝对误差（MAE）的数值为0.074，均方误差（MSE）为0.0086之值，随着数据规模增至10⁵行代码，模型误差趋于平稳^[2]。

表1展示了不同算法的性能结果。

按照实验曲线，AI模型预测输出与真实值高度拟合，误差稳定处于±0.01范围，体现出AI方法在可靠性预测上具有可推广的属性，进一步分析得出，LSTM模型于多场景迁移测试中始终维持高一致性，预测的偏差在5%以内，针对不同项目复杂度状况，模型自适应调整权重的能力切实降低了过拟合风险，维持了长期运行的稳定性以及工程通用性，该结果证明了人工智能方法在复杂软件可靠性预测领域有着可扩展的应用潜力。

二、人工智能支持的软件工程风险计算

（一）软件工程风险因子建模与计算框架

按照实验的相关曲线，AI模型预测输出与真实值拟合度极高，误差稳定维持在±0.01范围，体现出AI方法针对可靠性预测具备可推广的属性，进一步剖析可得，于多场景迁移测试里，LSTM模型一直维持着高一致性，预测偏差未超过5%，针对不同项目的复杂度情形，模型自适应调整权重的能力切实减小了过拟合风险，保障了长期运行的稳定性以及工程通用性，该结果验证了人工智能方法在复杂软件可靠性预测领域有着可拓展的应用潜力。

为了量化风险水平，本文定义风险计算公式为：

其中，表示风险事件发生概率，为损失值，为AI优化的权重。通过模糊层次分析法计算一致性比率CR=0.042<0.1，矩阵有效。实验结果呈现，AI模型评估值跟专家评估的皮尔逊相关系数为0.912，证实了计算结果可靠，从动态风险曲线可知，第T3阶段出现项目中期风险最高点，随后随系统稳定性的增强呈指数下降之势。该模型实现了从定性评估迈向量化、动态化风险管理的转变。

（二）AI驱动的动态风险评估与耦合计算

意在实现风险的动态监测与反馈，本文搭建由AI驱动的双层风险评估体系，上层模型借助深度神经网络达成风险值预测，下层借助蒙特卡洛模拟开展项目全过程的不确定性分析，凭借10⁴次随机采样得出风险分布，算出的平均风险值为0.284，其标准差为0.052，高风险阶段集中于需求阶段以及集成阶段，占比达41%，模型预测结果同实际风险事件的吻合率是92.5%，在与传统静态分析法的比较中胜出^[3]。

为实现可靠性与风险的耦合评价，本文提出综合指标Q模型，用以衡量系统整体稳定性：

综合指标Q范围在[0,1]之间，系统稳定性与值大小成正比，采用该模型以后，平均Q值自0.682提升至0.841，可靠性实现了23.3%的提升，在各阶段系统输出风险矩阵， 并借助ECharts可视化仪表盘实时呈现风险变化曲线，实现了围绕“预测—评估—反馈—优化”的闭环控制，该模型存有实时学习及自适应能力，为软件项目智能化决策及风险管控提供了量化支撑。

结论

本文构建起人工智能支持的软件工程可靠性预测及风险计算体系，基于神经网络和多源数据融合而成的AI模型显著提高了可靠性预测精度，且达成动态风险量化，凭借Q综合指标完成可靠性与风险的耦合评估，系统稳定性提高约23%，此研究为软件项目的生命周期管理提供了科学依据以及可行路径，后续研究将围绕迁移学习与跨项目数据泛化展开，进一步提升模型在复杂环境下的自适应性能及工程应用价值。

参考文献：

[1]栗楠,韩强,何雨,等.基于SRGM的软件测试工作流标准化技术研究[J].现代电子技术,2022,45(05):161-165.

[2]左旭辉,李文泽.高效的小型软件项目的质量保障体系[J].计算机工程与设计,2009,30(09):2211-2212+2318.

[3]周琦,李宏模,樊正复.基于面向对象技术的软件可靠性预测模型[J].系统工程与电子技术,2000,(09):69-71.

作者简介：阎祥玉（2002-），男，山东安丘人，汉族，本科学历，研究方向：信息工程，软件工程技术。