基于大数据计算模型的CBTC软件智能测试系统技术研究

作者：王超; 张德明; 徐伟; 宋欣

来源：铁路计算机应用, 2020, 29(07): 30-35.

• 智能测试
• 软件度量模型
• 大数据计算
• 多元线性回归
• CBTC

为解决国产基于通信的列车控制(CBTC,CommunicationBasedTrainControl)系统软件测试质量不高和效率低等问题,设计了基于大数据计算模型的CBTC软件智能测试系统。该系统构建一种多元线性回归软件度量模型,制定合理的软件度量标准,对软件质量进行评估,在此基础上,提出高效的基于Hadoop开源框架的分布式度量方法,用以解决大数据计算任务,并提出一种智能软件测试系统整体解决方案,实现软件测试的智能化运行。通过实验分析,该系统能够合理生成软件度量模型,对测试任务进行分布式并行处理,减少测试人员重复性劳动,提高测试人员的工作质量与效率。

• 单位
  中国铁道科学研究院集团有限公司