下面描述的程序可以帮助验证模型。首先通过定性地确定模型覆盖范围，评估其相对有效性的适当度量。鉴于模型在未来项目中的应用超出原始数据集的一些外推法，该程序最好用于评估一个模型是否比另一个模型更有用。

一个模型可能只包括通过对过去项目的成本进行统计分析而产生的成本估算关系，并将成本客观地与系统的具体定量设计和性能特征联系起来。另外，许多模型依赖于用户的主观判断，因此它们的验证变得不可能。

在验证程序时，首先需找出一些采购计划，其成本可作为正在验证模型的参考，并且属于定义明确的类别或属于一般类别。

然后，使用回归（主要是线性回归）方法将实际成本作为预测成本的函数进行统计关联。回归参数（观测值数目、相关系数和标准误差）给出了模型性能的指示。

随后，使用设计和性能特性的输出值作为输入，根据新数据校准模型。

预测试验比校准更准确。在此，需将以前未使用的产出成本数据与该模型基于对采购方案生命周期早期阶段的业绩/其他特征的同时说明而做出的估算进行比较。

与校准试验类似，对成本估算误差的统计进行了评估。可能很难找到足够的数据来进行充分的预测试验，因为专家们倾向于在他们有产出数据的所有项目上建立LCC模型。

当需要评估LCC工具的适用性时，需要进行以下活动：

（1）可用工具分析。

（2）评估指标/标准的特点。

（3）编制调查表并从软件供应商处收集信息。

（4）商业工具基准（特征和潜力）。

（5）选择最合适的工具。

为商业LCC工具的现状提供一个清晰的描述，这一目标面临的挑战如下：

（1）模型供应商缺乏足够的数据（模型文件）。

（2）采购经理和模型供应商之间缺乏协调。

（3）发放给供应商的问卷含混不清。

（4）没有评估工具的许可证。

在评估LCC模型时，应特别考虑某些特性。WBS应足够灵活，以便根据决策需要和现有数据，满足必要的详细程度。与已有的LCC模型进行比较，有助于正确界定基本成本要素，避免因成本要素冗余而增加模型的复杂度。

定义LCC元素的参数应允许使用数学函数和统计方法，以便确定可接受的数值范围。所用算法的可靠性应根据其结果加以确认。用户应该能够为每个成本要素选择最合适的统计方法，并修改给出某个成本要素的估算成本的分析表达式。

LCC模型应能够跟踪影响每个成本要素的单个参数的影响程度，以评估参数在整个CBS框架中的重要性。此外，LCC模型应能够在其输入/输出与历史数据或参考值之间进行比较，从而获得更为准确的LCC模型，并防止由于数据导入错误而导致的错误。

为LCC分析过程提供额外灵活性的另一个基本特征是，能够使用不同的运算符（除了四个基本运算）计算元素的LCC。

使用具有不同权重的变量计算LCC是有帮助的，因为在所考虑的期间，参数的重要性可能是不同的，也符合最合适的替代方案以及用户的操作方法。

由于系统的LCC计算可能是密集型的，因此模型应该能够限制计算时间，允许用户只执行所需的最小分析（例如，通过选择特定的周期和有限的一组备选方案）。

通过优化模型与其他软件（如电子表格或用于后勤设计的更复杂的应用程序）的交互作用（RAMS=可靠性、可用性、可维护性、可保障性），可以获得更好的校准LCC模型和改进的性能。

在成本估算风险分析的背景下，该模型应特别纳入LCC参数概率敏感性分析的规定。在评估LCC控制参数固有的不确定性时，这种类型的分析能够比确定性、敏感性分析产生更有效的结果。

LCC模型确定成本动因时，应采用不同的列报方式。在LCC模型中，测试输入数据和跟踪计算中的近似值应该是可能的，目标是提供更精确的LCC输出。

模型中包含的工具应能应用财务和经济分析技术，如净现值（NPV）、折现现金流（DCF）、内部投资回报率（IRR）、资产和资本折旧、机会成本、通货膨胀、税收和其他特定案例应用的技术。

以下是评估模型属性的综合方案，在为一般应用程序开发成本模型时，这些属性是可取的。

1.一般特征

（1）用户友好界面。

（2）允许复制/粘贴功能。

（3）允许撤销/重做功能。

（4）可以同时管理不同的程序。

（5）可以比较不同方案中的不同解决方案。

2.主要结构(www.daowen.com)

（1）该模型对于每个CBS单元都是灵活的、易于修改的。

（2）允许通过拖放、剪切、粘贴来复制和编辑CBS元素。

（3）允许CBS的图形化表示，提供有效和快速的数据输入和搜索。

（4）能够与现有的低成本模型进行比较，以确定基本成本要素。

（5）能够为特定计算创建用户子程序（必要时）。

（6）变量可以是随机的。

（7）能够执行成本要素之间的交互作用。

（8）可以定义随时间变化的成本函数。

（9）可追踪成本控制系统中各成本参数的路径。

（10）可以估算各CBS单元参数的影响程度。

（11）能够对其输入/输出与历史数据或参考值进行比较。

（12）能够使用不同权重的变量计算LCC。

（13）能够限制计算时间。

3.与其他软件的交互

（1）可从MS Excel/MS Access/MS Project导入数据。

（2）可将数据导出到MS Excel/MS Access/MS Project中。

（3）导入的数据可以自动更新。

4.数据/结果准确性

（1）能够进行敏感性分析。

（2）能够对LCC参数进行风险分析。

（3）能够通知用户所考虑的备选方案是否具有不同的详细程度或不同的边界条件。

（4）能够识别成本动因，并以不同的方式提供报告。

（5）为产品项目和CBS元素的选定组合提供成本报告。

（6）能够立即跟踪输入数据中的错误。

（7）能够跟踪CBS方程中的误差。

应将以下技术视为区分模型性能的重要技术：

（1）在单个项目中比较不同备选方案的能力。

（2）能够定义随时间变化的成本函数。

（3）可追踪CBS元件各成本参数的路径和相应算法。

（4）比较输入/输出和历史数据或参考值的可能性。

（5）数据导入/导出功能。

（6）能够为选定的产品项目和CBS元素组合的总成本和详细成本提供成本报告。

（7）能够跟踪输入数据和CBS方程中的错误。

一些针对上述功能进行测试的商业软件产品有：CATLOC（瑞典Systecon AB）、D-LCC（以色列高级物流开发部LCC决策——ALD）、Relex LCC（美国Relex软件公司）。