發(fā)布時間：2018-08-01 17:40

【摘要】：克里格法是空間信息統(tǒng)計學中最主要和最基本的一種局部估計方法,利用區(qū)域化變量的空間分布特征實現(xiàn)對未知區(qū)域的估計.針對克里格算法高時間復雜度問題,提出一種基于GPU的并行克里格算法,實現(xiàn)對克里格插值算法的改進,在精度不降低的情況下很好地解決了克里格算法高時間復雜度的問題.西藏甲碼銅資源量估算結果表明,并行克里格方法具有良好的加速比與并行計算效率,驗證了該方法的可實踐性,與純CPU計算的對比實驗驗證了GPU并行計算結果的正確性與可信度.
[Abstract]:Kriging method is one of the most important and basic local estimation methods in spatial information statistics. It uses the spatial distribution characteristics of regionalized variables to estimate unknown regions. Aiming at the problem of high time complexity of Kriging algorithm, a parallel Kriging algorithm based on GPU is proposed, which can improve the Kriging interpolation algorithm and solve the problem of high time complexity of Kriging algorithm without decreasing the precision. The results of the estimation of copper resources in Tibet show that the parallel Kriging method has good speedup and parallel computing efficiency, which verifies the practicability of the method. The correctness and reliability of the parallel computing results of GPU are verified by comparing the results with pure CPU computation.
【作者單位】： 北京師范大學信息科學與技術學院;齊齊哈爾大學現(xiàn)代教育技術中心;
【基金】：國土資源部公益性行業(yè)科研專項經(jīng)費資助項目(201511079-02) 國家自然科學基金資助項目(41272359,41672323) 教育部博士點基金資助項目(20120003110032)
【分類號】：P628;TP338.6

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本文編號：2158339