​​COCOMO模型通过代码行数与调整因子精准计算软件开发成本，其核心公式分为基本模型（​​E=a(KDSI)^b​​）、中级模型（​​E=a(KDSI)^b×EAF​​）和详细模型（分阶段加权调整），适用于不同复杂度的软件项目类型（组织型、半独立型、嵌入型）。​​

1. ​​基本COCOMO模型​​以代码行数（KDSI，千行代码）为核心变量，通过固定系数计算工作量（E，人月）：

• ​​组织型​​（简单项目）：E=2.4×(KDSI)^1.05，适用于需求明确的小型应用；
• ​​半独立型​​（中等复杂度）：E=3.0×(KDSI)^1.12，适配企业级系统或编译器开发；
• ​​嵌入型​​（严苛环境）：E=3.6×(KDSI)^1.20，用于操作系统、航天控制等高可靠性场景。开发时间（D）以月计，公式为D=2.5×(E)^0.38。

2. ​​中级COCOMO模型​​引入​​工作量调节因子（EAF）​​，通过15个影响因素（如软件可靠性、团队经验、开发工具）调整基准值，公式升级为E=a(KDSI)^b×EAF。例如，若EAF=1.1（整体偏高），半独立型项目需额外增加10%工作量。EAF的每个因素分6级（极低至极高），通过量化评分精准修正估算结果。

3. ​​详细COCOMO模型​​扩展到软件全生命周期，针对分析、设计、编码、测试等阶段分配不同权重系数（阶段敏感工作权数），结合中级模型的EAF实现分阶段精细化计算。例如设计阶段可能赋予更高权重（如1.3），而测试阶段权重稍低（如1.1），适配复杂项目的阶段性资源分配需求。

COCOMO模型通过静态与动态结合的估算逻辑，为软件项目成本预测提供灵活框架。用户需准确评估代码规模与调节因子，兼顾项目规模与开发环境差异。实际应用中需结合历史数据校准参数，尤其在非典型项目或新兴技术场景下，还需辅以专家经验修正，确保估算结果符合业务目标与资源约束。