【摘要】：隨著全球氣候條件的變化，以及現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的迅速發(fā)展，對農(nóng)業(yè)氣候資源的分析與應用提出了更高的要求�，F(xiàn)代的精細化農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃中的核心技術有小網(wǎng)格插值技術和農(nóng)業(yè)氣候資源區(qū)劃技術。 小網(wǎng)格插值技術在氣候資源的分析中得到了廣泛的應用。它是基于地理信息系統(tǒng)技術對各種應用領域的相關信息進行精細化研究的重要手段。小網(wǎng)格插值技術屬于海量數(shù)據(jù)處理技術，需要大量的計算時間，無法滿足實時分析的要求。為了提高系統(tǒng)的反應時間和信息處理的效率，我們在對小網(wǎng)格插值的關鍵技術Kriging算法進行并行化研究之后，采用數(shù)據(jù)并行策略和Master/Slave編程模型，并應用了動態(tài)負載均衡技術來進一步提高算法的并行效率。 農(nóng)業(yè)氣候資源區(qū)劃技術主要有聚類分析、權重法、專家打分法等。K-means算法是聚類分析中一種基于劃分的聚類算法，常采用偏差作為聚類準則。它是精細化農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃中用到的關鍵聚類技術。由于小網(wǎng)格插值數(shù)據(jù)信息量大，而且需要進行實時聚類及分析，這就需要改進經(jīng)典的K-means算法。為了提高傳統(tǒng)K-means算法的聚類精度和運行效率，我們提出了兩種新改進的算法：CK-means算法和K-means#算法。CK-means算法是一種基于競爭策略的改進算法，針對小網(wǎng)格插值數(shù)據(jù)(一維海量數(shù)據(jù))，該算法與經(jīng)典K-means算法具有相同的氣候資源區(qū)劃結果，但是運行效率更加優(yōu)越。目前，該算法已成功地應用于精細化農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃中。K-means#算法采用K-means++算法的“D2seeding”方法來初始聚類中心，并在聚類分析的過程中引入“鄰居聚類中心集”的概念。該算法不僅提高了經(jīng)典K-means算法的聚類精度，而且顯著地加快了其運行效率。 為了進一步提高聚類分析的執(zhí)行效率，論文同時研究了并行K-means++算法與并行K-means#算法的實現(xiàn)。在研究K-means++算法自身的特點以及各機器節(jié)點的處理能力的基礎上，采用數(shù)據(jù)并行以及負載均衡的策略，實現(xiàn)了并行K-means++算法。實驗結果表明：并行K-means++算法的聚類結果與串行算法相同，但執(zhí)行效率得到了很大的提高。對于K-means#算法，給出了一種可行的并行化思路和算法流程，為下一步的研究提供有意義的參考。
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：TP338.6
【圖文】：

計算時間包括 MPI 程序初始化、空間插計數(shù)據(jù)不考慮圖形繪制的計算時間。從并行處理以后，計算速度大大提高。所在計算加速比和并行效率上均取得較好負載均衡策略的合理性。(3)加速比分析：在使用 2 個 CPU 1.947，在保證任務分配平衡的情況下，當計算用時分別為 56.679 s 和 30.648 s，加并行算法呈近似線性加速。圖 3.3 給出加(4)效率分析：在使用 2 到 4 個 C都比較高，分別為 97.3%和 92.6%，當采之間的通信和數(shù)據(jù)傳送需要耗費時間，值過程中，數(shù)據(jù)預處理與數(shù)據(jù)保存占用的例很小，數(shù)據(jù)的插值處理占用了絕大部分適用于插值精度更高的小網(wǎng)格插值。

【參考文獻】

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本文編號：2804071