В статье рассматриваются основные модели оценки трудоемкости разработки ПО. Подробно рассмотрена одна из самых распространенных методик оценки — модель COCOMO. Предложен подход для повышения уровня точности оценки по модели COCOMO на основе нейросетевой аппроксимации. Обосновывается выбор нейросети с обратным распространением ошибки в качестве аппроксиматора. Приводятся численные результаты обучения нейросети, использующей параметры модели COCOMO в качестве входных параметров.
оценка трудоемкости разработки по, модель cocomo, нейронная сеть