基于并行计算的船舶局部加权学习辨识建模
发布时间：2021-08-20 19:27
船舶操纵运动数学模型是航海模拟器的核心技术,局部加权学习算法（Locally Weighted Learning,LWL）是一种新的船舶操纵运动建模方法,作为非参数辨识建模方法,输入数据样本数量决定了模型的精度,样本数量与LWL辨识算法求解时间成正比,增加了工程实现难度,本文以并行计算技术对局部加权学习算法进行并行化研究从而提升算法整体性能。1.针对局部加权学习算法实际工程需求,跨平台C语言实现LWL算法,依次对LWL算法的训练与预测过程进行C程序设计。分析了高性能计算中两种并行结构OpenMP和CUDA的相关并行执行方式,以及并行计算在多个领域中的实现及应用。分别在CPU和GPU两种并行平台上对局部加权算法展开研究。2.针对局部加权学习算法预测与训练耗时问题,根据OpenMP并行算法开发的特点和LWL算法数据分布的特性,对LWL算法的加权函数、距离函数、最小二乘求解进行了 OpenMP并行化设计。以Mariner轮整体型数学模型为研究对象进行仿真研究,仿真结果表明,并行算法与串行精度一致,并行的加速效果与处理算法紧密相关,即便在并发线程不超过计算机核心数的情况下,也并非并发线程越多越...
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．３训练过程函数调用??Ｆｉｇ．?２．３?Ｔｒａｉｎｉｎｇ?ｐｒｏｃｅｓｓ?ｆｕｎｃｔｉｏｎ?ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ??如式（２．６）中在求解回归参数时需对矩阵进行求逆运算，一般逆??，，大
，并行计算在解决各类复杂的科学、工程应用学科以及现??代社会相关应用问题上效果显著，并取得良好的成果。并行计算的发展与研究需要并行??计算机系统、并行算法、并行程序设计以及各个并行应用领域的专家共同参与。具有代??表性的应用领域包括：核能研究、天气预报、大数据云计算、人工智能等。??并行计算与串行计算的主要区别在于有些任务的执行是有顺序要求的，必须串行执??行，如金融数据、离散格式时间维度等。而有些任务没有执行顺序先后的约束，则可以??并发地执行，如图像处理、分子模拟的空间维度等，如图３．１－３．２所示。总体上讲，并??行计算冋题有两种基本问题。有计算密集（Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ?Ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ）型的数值模拟、机器??学习、深度学习等；数据分析、数据挖掘等数据密集型（Ｄａｔａ?Ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ）；协同计算和??远程诊断等网络密集型（Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ?Ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ）。??问题划分为小部分的运算块??ＩＩＩＩＩＩＩＩ???？??执行顺序??图３．１串行执行方式??Ｆｉｇ．?３．１?Ｓｅｒｉａｌ?ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ??－１８?－??
?大连海事大学专业学位硕士学位论文???ＩＩＩ??并行执行??ＩＨＩＨＨ??ＩＩＩ?．??执行顺序￣＾??图３．２并行执行方式??Ｆｉｇ．?３．２?Ｐａｒａｌｌｅｌ?ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ??并行算法的实现基础是并行编程模型，并行编程模型依靠软件与硬件共同完成，解??决实际问题的并行算法经过总结整理形成的方案称为并行编程模型。在硬件架构模型基??础之上把并行算法程序进行抽象处理，并行编程与硬件实现架构的不可见协议，使得研??宄人员在具体实现并行算法时更加清晰便捷。常见的并行编程模型有共享内存模型、消??息传递模型、任务并行模型以及数据并行模型。本章将采用快速便捷的共享内存模型??ＯｐｅｎＭＰ。??３．２?ＧＰＵ并行编程模型??１??３．２．?１?ＯｐｅｎＭＰ共享内存模型??ＯｐｅｎＭＰ由ＳＧＩ在１９９７年提出，经科研人员与工程师的不断完善，制定出一套可??并行执行程序的标准。并且支持多线程与分布式两种并行执行方式。为简化编程过程，??去除代码的冗余度，ＯｐｅｎＭＰ提供了多种便捷的并行编程接口?．可进行跨平台工作，无??论是工程设计人员的个人计算机或者是巨型机上都可以灵活的进行编程工作，克服了不??同机器间编译指令不同所造成的移植性问题。ＯｐｅｎＭＰ为共享存储结构的形式表现为，??计算机控制内核函数，各个进程运行程序的副本被分配到相同的内存空间，全部处理器??共享该地址空间。ＯｐｅｎＭＰ编程模型将线程作为基础，多应用于对称式共享存储器的并??ｗ?＇ｓ?４??－１９?－??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于结构方程模型的高校大学生海洋意识的实证研究——以湛江市六所高校为例[J]. 寇佳丽,杜军,赵培阳. 吉林省教育学院学报. 2019(10)
[2]基于图形处理器的高速中值滤波算法[J]. 托乎提努尔,张海龙,王杰,王娜,冶鑫晨,王万琼. 吉林大学学报(工学版). 2019(03)
[3]基于MPI+OpenMP混合编程模式的大规模颗粒两相流LBM并行模拟[J]. 何强,李永健,黄伟峰,李德才,胡洋,王玉明. 清华大学学报(自然科学版). 2019(10)
[4]动态受限机械臂的局部加权学习控制[J]. 王刚,孙太任,丁胜培. 系统仿真学报. 2019(04)
[5]中外云计算产业发展形势与比较[J]. 郭朝先,胡雨朦. 经济与管理. 2019(02)
[6]基于超级计算的大规模定日镜场风环境模拟[J]. 马瑞霞,李正农. 广西大学学报(自然科学版). 2018(04)
[7]基于CUDA的弱可压SPH流体建模与仿真[J]. 段兴锋,任鸿翔,神和龙. 计算机工程与科学. 2018(08)
[8]基于局部加权线性回归的电离层层析重构[J]. 王英艳,郭承军. 科学技术与工程. 2018(19)
[9]基于云计算和大数据的综合管理系统的设计与实现[J]. 杨勇岩. 电子设计工程. 2018(13)
[10]局部加权线性回归模型的PM2.5空间插值方法[J]. 卢月明,王亮,仇阿根,赵阳阳,张用川. 测绘科学. 2018(11)
博士论文
[1]基于局部加权学习的船舶操纵运动辨识建模[D]. 白伟伟.大连海事大学 2018
[2]面向片上异构多核系统的机器学习算法并行化技术研究[D]. 高放.北京工业大学 2017
[3]共享资源约束下的多核实时调度算法研究[D]. 杨茂林.电子科技大学 2016
[4]蛋白质结构变化的多尺度模拟及控制机制分析[D]. 韩孟之.中国科学院研究生院(过程工程研究所) 2016
[5]基于GPU并行算法的海洋平台及船舶结构冰荷载的离散元分析[D]. 狄少丞.大连理工大学 2015
[6]虚拟现实仿真平台异构并行计算关键技术研究[D]. 刘寿生.中国海洋大学 2014
[7]面向嵌入式多核系统的并行程序优化技术研究[D]. 王庆.哈尔滨工业大学 2013
硕士论文
[1]基于改进的随机森林模型的云平台资源使用状态预测研究[D]. 任雨林.武汉科技大学 2019
[2]高效视频编码算法的CUDA优化[D]. 陈曦蕾.西安电子科技大学 2017
[3]局部加权的不完整数据混杂聚类算法研究[D]. 孙颖.辽宁大学 2017
[4]高光谱图像解混方法的GPU并行设计研究[D]. 武平.大连海事大学 2017
[5]基于并行架构的视频SAR成像算法研究与软件实现[D]. 吴雨霖.电子科技大学 2017
[6]并行人工蜂群算法的研究与应用[D]. 梅凯.兰州交通大学 2017
[7]高分辨率机载SAR成像及GPU实现[D]. 聊蕾.南京航空航天大学 2017
[8]关联规则挖掘的并行化算法研究[D]. 刘智勇.东南大学 2016
[9]基于CUDA的实时电子稳像研究[D]. 朱振伍.天津大学 2014
[10]基于多尺度局部对比度的红外小目标识别[D]. 张小涛.华中科技大学 2014
本文编号：3354093
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．３训练过程函数调用??Ｆｉｇ．?２．３?Ｔｒａｉｎｉｎｇ?ｐｒｏｃｅｓｓ?ｆｕｎｃｔｉｏｎ?ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ??如式（２．６）中在求解回归参数时需对矩阵进行求逆运算，一般逆??，，大
，并行计算在解决各类复杂的科学、工程应用学科以及现??代社会相关应用问题上效果显著，并取得良好的成果。并行计算的发展与研究需要并行??计算机系统、并行算法、并行程序设计以及各个并行应用领域的专家共同参与。具有代??表性的应用领域包括：核能研究、天气预报、大数据云计算、人工智能等。??并行计算与串行计算的主要区别在于有些任务的执行是有顺序要求的，必须串行执??行，如金融数据、离散格式时间维度等。而有些任务没有执行顺序先后的约束，则可以??并发地执行，如图像处理、分子模拟的空间维度等，如图３．１－３．２所示。总体上讲，并??行计算冋题有两种基本问题。有计算密集（Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ?Ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ）型的数值模拟、机器??学习、深度学习等；数据分析、数据挖掘等数据密集型（Ｄａｔａ?Ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ）；协同计算和??远程诊断等网络密集型（Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ?Ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ）。??问题划分为小部分的运算块??ＩＩＩＩＩＩＩＩ???？??执行顺序??图３．１串行执行方式??Ｆｉｇ．?３．１?Ｓｅｒｉａｌ?ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ??－１８?－??
?大连海事大学专业学位硕士学位论文???ＩＩＩ??并行执行??ＩＨＩＨＨ??ＩＩＩ?．??执行顺序￣＾??图３．２并行执行方式??Ｆｉｇ．?３．２?Ｐａｒａｌｌｅｌ?ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ??并行算法的实现基础是并行编程模型，并行编程模型依靠软件与硬件共同完成，解??决实际问题的并行算法经过总结整理形成的方案称为并行编程模型。在硬件架构模型基??础之上把并行算法程序进行抽象处理，并行编程与硬件实现架构的不可见协议，使得研??宄人员在具体实现并行算法时更加清晰便捷。常见的并行编程模型有共享内存模型、消??息传递模型、任务并行模型以及数据并行模型。本章将采用快速便捷的共享内存模型??ＯｐｅｎＭＰ。??３．２?ＧＰＵ并行编程模型??１??３．２．?１?ＯｐｅｎＭＰ共享内存模型??ＯｐｅｎＭＰ由ＳＧＩ在１９９７年提出，经科研人员与工程师的不断完善，制定出一套可??并行执行程序的标准。并且支持多线程与分布式两种并行执行方式。为简化编程过程，??去除代码的冗余度，ＯｐｅｎＭＰ提供了多种便捷的并行编程接口?．可进行跨平台工作，无??论是工程设计人员的个人计算机或者是巨型机上都可以灵活的进行编程工作，克服了不??同机器间编译指令不同所造成的移植性问题。ＯｐｅｎＭＰ为共享存储结构的形式表现为，??计算机控制内核函数，各个进程运行程序的副本被分配到相同的内存空间，全部处理器??共享该地址空间。ＯｐｅｎＭＰ编程模型将线程作为基础，多应用于对称式共享存储器的并??ｗ?＇ｓ?４??－１９?－??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于结构方程模型的高校大学生海洋意识的实证研究——以湛江市六所高校为例[J]. 寇佳丽,杜军,赵培阳. 吉林省教育学院学报. 2019(10)
[2]基于图形处理器的高速中值滤波算法[J]. 托乎提努尔,张海龙,王杰,王娜,冶鑫晨,王万琼. 吉林大学学报(工学版). 2019(03)
[3]基于MPI+OpenMP混合编程模式的大规模颗粒两相流LBM并行模拟[J]. 何强,李永健,黄伟峰,李德才,胡洋,王玉明. 清华大学学报(自然科学版). 2019(10)
[4]动态受限机械臂的局部加权学习控制[J]. 王刚,孙太任,丁胜培. 系统仿真学报. 2019(04)
[5]中外云计算产业发展形势与比较[J]. 郭朝先,胡雨朦. 经济与管理. 2019(02)
[6]基于超级计算的大规模定日镜场风环境模拟[J]. 马瑞霞,李正农. 广西大学学报(自然科学版). 2018(04)
[7]基于CUDA的弱可压SPH流体建模与仿真[J]. 段兴锋,任鸿翔,神和龙. 计算机工程与科学. 2018(08)
[8]基于局部加权线性回归的电离层层析重构[J]. 王英艳,郭承军. 科学技术与工程. 2018(19)
[9]基于云计算和大数据的综合管理系统的设计与实现[J]. 杨勇岩. 电子设计工程. 2018(13)
[10]局部加权线性回归模型的PM2.5空间插值方法[J]. 卢月明,王亮,仇阿根,赵阳阳,张用川. 测绘科学. 2018(11)
博士论文
[1]基于局部加权学习的船舶操纵运动辨识建模[D]. 白伟伟.大连海事大学 2018
[2]面向片上异构多核系统的机器学习算法并行化技术研究[D]. 高放.北京工业大学 2017
[3]共享资源约束下的多核实时调度算法研究[D]. 杨茂林.电子科技大学 2016
[4]蛋白质结构变化的多尺度模拟及控制机制分析[D]. 韩孟之.中国科学院研究生院(过程工程研究所) 2016
[5]基于GPU并行算法的海洋平台及船舶结构冰荷载的离散元分析[D]. 狄少丞.大连理工大学 2015
[6]虚拟现实仿真平台异构并行计算关键技术研究[D]. 刘寿生.中国海洋大学 2014
[7]面向嵌入式多核系统的并行程序优化技术研究[D]. 王庆.哈尔滨工业大学 2013
硕士论文
[1]基于改进的随机森林模型的云平台资源使用状态预测研究[D]. 任雨林.武汉科技大学 2019
[2]高效视频编码算法的CUDA优化[D]. 陈曦蕾.西安电子科技大学 2017
[3]局部加权的不完整数据混杂聚类算法研究[D]. 孙颖.辽宁大学 2017
[4]高光谱图像解混方法的GPU并行设计研究[D]. 武平.大连海事大学 2017
[5]基于并行架构的视频SAR成像算法研究与软件实现[D]. 吴雨霖.电子科技大学 2017
[6]并行人工蜂群算法的研究与应用[D]. 梅凯.兰州交通大学 2017
[7]高分辨率机载SAR成像及GPU实现[D]. 聊蕾.南京航空航天大学 2017
[8]关联规则挖掘的并行化算法研究[D]. 刘智勇.东南大学 2016
[9]基于CUDA的实时电子稳像研究[D]. 朱振伍.天津大学 2014
[10]基于多尺度局部对比度的红外小目标识别[D]. 张小涛.华中科技大学 2014
本文编号：3354093
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