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Em geral, todo software comeчa com uma arquitetura bem estruturada, a qual possui caracterэsticas como modularidade, coesуo, facilidade de manutenчуo, etc. No entanto, em uma equipe heterogъnea, as soluчѕes implementadas nem sempre preservam essas caracterэsticas р arquitetura. Para evitar a ocorrъncia de situaчѕes difэceis advindas da nуo preservaчуo dessas caracterэsticas, as equipes de desenvolvimento tъm р disposiчуo uma forma de ter uma percepчуo a respeito do estado atual do produto em construчуo atravщs de mщtricas. Com elas, atribuem-se valores a caracterэsticas do software como modularidade, coesуo e facilidade de manutenчуo, tornando-se possэvel a realizaчуo de uma avaliaчуo mais precisa acerca delas. A percepчуo do estado atual do software atravщs da avaliaчуo de valores de mщtricas, como abordado previamente, evita problemas ao processo de desenvolvimento. Contudo, se a anсlise dos valores das mщtricas for feita tardiamente, isto щ, muito depois do inэcio do projeto, ele pode jс estar em uma situaчуo insustentсvel, sendo necessсria a adoчуo de aчѕes custosas ou extremas, como a refatoraчуo ou atщ mesmo a sua finalizaчуo. Mesmo sendo essa anсlise realizada continuamente, de tempos em tempos, щ possэvel que os valores das mщtricas, durante sua evoluчуo com o passar do tempo, escondam uma tendъncia nуo facilmente detectсvel. Assim, conclui-se que embora a anсlise contэnua dos valores atuais de mщtricas ajude a evitar a ocorrъncia de situaчѕes de desequilэbrio em um projeto, щ importante que a evoluчуo desses valores seja modelada, pois a observaчуo do estado atual do software pode nуo revelar tendъncias nessa evoluчуo. Atravщs de tщcnicas de prediчуo, essa modelagem щ realizada, podendo-se assim conhecer antecipadamente os valores que as mщtricas em questуo assumirуo em momentos futuros do projeto. Muitas abordagens foram propostas na literatura com o objetivo de realizar prediчѕes de valores de mщtricas de software. Essas abordagens implementam tщcnicas como classificaчуo, clusterizaчуo, anсlise de sщries temporais e redes neurais. Entretanto, atendendo a uma demanda ainda nуo contemplada por essas abordagens, o presente trabalho tem como objetivo apresentar um framework que auxilia a realizaчуo de experimentos e a construчуo de aplicaчѕes destinadas a realizar prediчѕes. Alщm do framework, este trabalho tambщm apresenta os resultados de experimentos executados atravщs desse framework. Esses experimentos utilizam dados extraэdos de projetos como Ant, Tomcat e Maven-3 e avaliam o desempenho de tщcnicas tradicionais, como Regressуo Linear e Mщdias Mѓveis, e de tщcnicas novas, implementadas neste trabalho. ОШ7@˜Ё‚јэјэјэјщhGЏhѕeЮ6CJ]aJhѕeЮCJaJь KЊ‚њњњѕgdѕeЮgdѕeЮ‚§,1hА‚. 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