大数据技术在CBTC列车控制系统中的应用

随着铁路行业的快速发展，相关软件的安全性问题已经成为人们关注的重点。铁路行业发生的一些重大事故，大部分与相关系统的软件缺陷有关。而系统的缺陷会随着软件复杂度的增加呈指数级上升，这也直接提高了软件测试的难度和成本。软件测试的实际应用和理论研究都有广阔的市场前景。

美国软件工程实验室制定了软件度量模型与标准 [1-3]，用于指导美国航空航天局（NASA）的软件开发并作为产品软件安全与任务的保障。城市轨道交通领域的国产列车自动控制系统（CBTC，

Communication Based Train Control System) 软件有其自身的度量特性，并不完全适合应用此标准。现阶段，国产 CBTC 软件测试存在大量频繁迭代和建模过程，会产生海量的计算任务，缺少针对相应软件测试系统的大数据 [4-5] 分布式计算 [6-7] 领域的研究。此外，国产 CBTC 软件测试系统对于复杂度各异的

测试项目，存在测试方案繁琐，测试成本过高，测试与开发沟通效率过低等诸多问题，缺少一种集成度较高的智能解决方案。本文提出的基于大数据计算模型的 CBTC 软件智能测试系统可以较好地解决上述问题。

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CNKI: http://cnki.sris.com.tw/kcms/detail/detail.aspx?QueryID=5&CurRec=1&DbCode=CJFD&dbname=CJFDLAST2020&filename=TLJS202007007

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