一种基于CUDA的大数据量地理加权回归并行加速算法

• 作者: 刘振涛 杨毅 王东超 谢晓尧
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 地理加权回归 CUDA GPU 并行加速 大数据
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: P23
• 语种: 中文

摘要

针对传统地理加权回归(GWR)在大数据量计算中存在的计算效率低、内存占用大、数据规模受限等问题,本文提出了快速并行地理加权回归(FPGWR)算法,基于英伟达CUDA架构实现了GWR的并行加速,将串行过程分解为并行的独立回归计算模块,同时优化了内存使用模型,提高了算法的运行速度.对比FPGWR和传统GWR在不同数量级模拟数据上和真实数据上的运行速度,结果显示,FPGWR能够支持更大规模的样本量计算并有效提升运行效率,数据量越大加速效果越显著.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢晓尧		101	352	9.0	12.0
2	刘振涛		1	0	0.0	0.0
3	杨毅		2	0	0.0	0.0
4	王东超		1	0	0.0	0.0