基于开发者协作关系和信息检索的需求跟踪系统

目前自动化需求跟踪的研究广泛使用文本信息检索技术。然而信息检索会遗漏一些文本不相似但是实际相关的软件制品,导致自动化跟踪的精度不高。针对上述问题,提出利用开发者协作关系来进行优化,研发了基于开发者协作关系和信息检索的需求跟踪系统。该系统在进行需求跟踪时,首先用信息检索推荐与需求文本上相似的代码,然后从代码提交日志中挖掘开发者协作关系,根据开发者协作关系再推荐相关代码,用户根据两次推荐的结果确定正确的需求代码跟踪关系。试验结果表明该系统能够找到信息检索遗漏的需求跟踪关系,能够提高自动化跟踪的准确性,节省跟踪时间。     

浅埋盾构隧道开挖面失稳大比尺模型试验研究

盾构隧道施工过程中支护压力不足会引起开挖面失稳。针对浅埋盾构隧道,采用大比尺物理模型试验对盾构开挖面稳定进行研究。试验通过控制支护板移动速度来模拟开挖面失稳变形过程,并对支护压力和地表变形进行监测,发现了支护力和地表变形发展的3个阶段。与此同时,采用数码摄像技术对失稳土体实时观测,并利用颗粒图像技术对图像进行处理得到失稳土体的位移增量场。对比发现,位移增量场的变化规律与支护力和地表变形的3个阶段相对应。     

基于Stacking集成算法的混凝土28d抗压强度预测

为实现混凝土28d抗压强度的精准预测并解决不同机器学习模型间相互独立不能优势互补的问题.本研究通过357组混凝土配合比数据构建数据库,并采用Stacking集成方法对3个单一机器学习模型(KNN、XGBoost和RF)进行集成预测研究.首先通过随机抽样方法将数据库划分为训练集和测试集,然后分别进行了单一机器学习模型和集成模型的训练和测试集预测,最后采用平均绝对误差指标(MAE)、均方根误差指标(RMSE)和确定系数(R2)对模型的预测结果进行评价.结果表明,RF模型在三个单一机器学习模型(KNN、XGBoost和RF)中表现最好(MAE=3.0705,RMSE=4.1847,R2=0.8817);此外,Stacking集成模型的预测性能优于任意单一模型,相较于单一模型中表现较好的RF模型,其预测性能实现了显著提升(MAE下降2.6%,RMSE下降9.8%,R2提升2.5%).