(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111512097.0 (22)申请日 2021.12.07 (71)申请人 中信银行股份有限公司 地址 100020 北京市朝阳区光 华路10号院1 号楼6-30层、 32-42层 (72)发明人 周勖　高蕊　冷炜　龙飞　陈希　 (74)专利代理 机构 北京市兰台律师事务所 11354 代理人 于越　张峰 (51)Int.Cl. G06F 11/36(2006.01) G06Q 10/04(2012.01) (54)发明名称 一种基于复合变量特性的分阶段工作量预 测方法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种基于复合变量特性的分阶 段工作量预测方法及系统， 包括 建立测试工作量 预测模型与分阶段工作量预测模 型， 并首选使用 测试工作量预测模型获取预测总工作量， 再使用 预测总工作量作为输入使用分阶段工作量预测 模型计算得到预测分阶段工作量， 针对项目测试 工作量如何评估的问题， 在 充分考虑各项影响因 素的基础上， 利用线性回归算法以及变 分自编码 VAE算法， 对项目整体测试工作量以及项目测试 工作各阶段工作量做出预测， 达到准确预测项目 测试工作量的目的。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 114238102 A 2022.03.25 CN 114238102 A 1.一种基于复合变量特性的分阶段工作量预测方法， 其特 征在于， 包括： S1、 根据项目测试的各项相关变量特性建立包含有若干自变量与模型参数的测试工作 量预测模型 结构， 所述自变量分别匹配特定的变量特性； S2、 根据项目测试历史数据中的变量特性和总工作量 回归确定测试工作量预测模型结 构中的模型参数， 获得测试工作量预测模型； S3、 根据项目测试的各阶段建立包含有至少一个隐变量z的分阶段工作量预测模型结 构， 所述分阶段工作量预测模型 结构属于V AE模型； S4、 根据项目测试历史数据中的总工作量计算确定分阶段工作量预测模型结构中的隐 变量z， 获得分阶段工作量预测模型； S5、 将待预测项目的各项相关变量特性输入测试工作量预测模型， 计算得到预测总工 作量； S6、 将预测总工作量输入分阶段工作量预测模型， 计算得到预测分阶段工作量。 2.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述测试工作量预测模型 结构如式1所示： 其中， 为预测总工作量， w1、 w2、 w3、 w4、 w5、 w6、 w7、 b为模型参数； x1至x7为变量特性， x1为项目开发工作量， 以人/天为单位； x2为项目测试执行方式， 取值 范围为0至100中的任意整 数， 其中取值0表 示完全手工执行， 取值 100表示完全自动化执行； x3为项目测试人员能力， 取值范围为1至5中 的任意整数， 其中取值5为能力最高， 取值1为能 力最低； x4为系统自动化测试案例的执行效率取值范围为6至10中 的任意整数， 其中执行效 率最高取10， 最低取6； x5为系统手工测试案例的执行效率， 取值范围为1至5中 的任意整数， 其中执行效率最高取5， 最低取1； x6为系统历史缺陷率， 以百 分比为单位； x7为系统需求变更 频繁程度， 取值范围为1至 5中的任意整数， 其中 需求变更 频繁程度最高取5， 最低取1。 3.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述 步骤S2进一 步包括分步骤： S21、 定义预测损失函数如式2所示： 其中， L为损失， n为历史数据组数量， 为预测总工作量， y为历史数据中实际记录的真 实总工作量； S22、 将模型参数和变量特性带入预测损失函数， 展开得到式3： S23、 使用最小二乘法求 解L最小时的各项模型参数。 4.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述项目测试的各阶段包括测试方案编写工 作量y1、 需求分析工作量y2、 案例设计工作量y3、 测试执行工作量y4和测试报告编写工作量 y5。 5.如权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 所述分阶段工作量预测模型 结构如式4所示： P(X)＝ ∫P(X|z)P(z)dz   式4权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114238102 A 2其中， P(X)表示所需的分阶段工作量预测模型； P(X|z)为条件分布且其中X|z遵循N( μ (z)， σ(z) )的高斯分布， μ(z)表示均值， σ(z)表示方差； P(z)表示隐变量z的高斯分布。 6.如权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述 步骤S6包括： 使用式5对隐变量z进行重参数： z＝ μ+∈×σ  式5 其中， μ表示均值， σ 表示方差， ∈为隐变量z的高斯分布中的采样值。 7.一种基于复合变量特性的分阶段工作量预测系统， 其特 征在于， 包括： 历史数据存 储模块， 用于存 储项目测试历史数据； 测试工作量预测模型生成模块， 用于建立测试工作量预测模型； 测试工作量预测模块， 用于通过待预测项目的各项相关变量特性使用测试工作量预测 模型计算得到预测总工作量； 分阶段工作量预测模型生成模块， 用于建立分阶段工作量预测模型； 分阶段工作量预测模块， 用于通过预测总工作量使用分阶段工作量预测模型计算得到 预测分阶段工作量。 8.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质上存储有计算机程序， 所述计 算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括处 理器和存 储器； 所述存储器， 用于存 储项目测试历史数据和待预测项目的各项相关变量特性； 所述处理器， 用于通过调用项目测试历史数据和待预测项目的各项相关变量特性， 执 行权利要求1至 6中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114238102 A 3