基于GPU的并行克里格及其在储量估算中的应用

发布时间：2018-08-01 17:40

【摘要】：克里格法是空间信息统计学中最主要和最基本的一种局部估计方法,利用区域化变量的空间分布特征实现对未知区域的估计.针对克里格算法高时间复杂度问题,提出一种基于GPU的并行克里格算法,实现对克里格插值算法的改进,在精度不降低的情况下很好地解决了克里格算法高时间复杂度的问题.西藏甲码铜资源量估算结果表明,并行克里格方法具有良好的加速比与并行计算效率,验证了该方法的可实践性,与纯CPU计算的对比实验验证了GPU并行计算结果的正确性与可信度.
[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.
【作者单位】： 北京师范大学信息科学与技术学院;齐齐哈尔大学现代教育技术中心;
【基金】：国土资源部公益性行业科研专项经费资助项目(201511079-02) 国家自然科学基金资助项目(41272359,41672323) 教育部博士点基金资助项目(20120003110032)
【分类号】：P628;TP338.6

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本文编号：2158339