分布式水文模型时空离散化并行计算方法研究

时空离散化并行计算是一种效率较高的并行计算方法,但以往的研究主要基于MPI框架和多树编码规则。为了使应用广泛的Pfafstetter编码的分布式水文模型实现时空并行计算,采用OpenMP编程模型,为WEP-L分布式水文模型汇流过程设计了基于Pfafstetter编码的分层模拟单元方法和时空离散化方法。首先分层模拟单元方法根据Pfafstetter编码规则建立子流域拓扑表,使子流域按照从上游到下游的顺序进行分层,然后在此基础上考虑时间因素重新分层实现时空离散化,最后将同一层中时间及空间上互不影响的子流域模拟任务分配给不同的线程实现并行计算。选取黄河流域作为研究区域,在不同线程条件下对并行效果进行了测试,结果表明,汇流并行化提高了模型模拟效率。基于20核的CPU,仅考虑分层模拟单元方法时,加速比最大为4.14,而采用时空离散化方法时,加速比能够达到8.17。     

大数据助力现代医疗体系建设研究

医院信息化的发展,使得医院数据的数量越来越巨大.医院的大数据包含了所有患者从入院到出院整个疗程的全部数据、大量的医学研究及医院日常运行的数据,这些数据类型多样、数量巨大、价值密度不高,此外,这些数据还涉及个人隐私保护的问题.大数据助力医院发展,对医院管理、临床研究、医疗纠纷的解决以及个人的日常保健等方面有着极其重要的影...     

分布式水文模型区域分解并行计算方法及其应用

针对区域分解并行计算方法中存在任务分配负载不均衡、通信时间长的问题,采用OpenMP编程模型,以WEP-L分布式水文模型汇流过程为例,设计了区域分解并行方法,首先通过子流域拓扑关系表确定子流域属于干流或支流,然后将每一条支流划分为一个水文区域,并保证水文区域中子流域按上游到下游的顺序排序,同时,为了实现分配的负载均衡,设计了基于贪心算法的优化调度,最后将支流任务分配给不同的线程计算,干流子流域采用串行计算。对黄河流域在不同线程条件下并行效果的测试结果表明,基于贪心调度的区域分解并行计算方法能有效提高汇流过程运算效率。     

高填方渠道坡面破损的多尺度特征提取

目的 高填方渠段渗漏监测技术是南水北调工程安全监测的关键技术之一。针对目前高填方渠道渗漏检测易受环境干扰导致判断结果不准确的问题,设计了基于Gabor-SVM（support vector machine）的南水北调中线工程高填方渠道水泥坡面破损识别模型。方法 首先对高填方渠道水泥渠面图像进行预处理;然后研究Gabor小波的多方向/尺度选择特性,对提取的水泥坡面图像特征进行分析,寻找最佳尺度/方向参数组;最后根据训练好的样本特征,用SVM进行水泥坡面破损等级的分类处理,将破损类别划分为正常、裂缝、孔洞及破碎4种。在相同环境下,将Gabor-SVM与直方图-SVM、灰度共生矩阵-SVM、Canny边缘检测算法-SVM的破损识别进行比较分析。结果 基于Gabor-SVM的水泥面破损识别方法在小波取6/12参数时,整体识别结果最佳,其中正常、裂缝、孔洞、破碎的识别率分别为98%、63%、88%、90%,平均识别率约为85%,相比其他几种方法的平均识别率（约50%）,Gabor-SVM方法具有更好的识别能力。结论 基于Gabor-SVM的水泥渠面破损识别模型有一定的识别效果,但对裂缝类别的高填方水泥坡面识别效果不理想,还需要进一步深入研究,以期为查找南水北调高填方渠道渗漏隐患提供技术支持。     

含沙量监测的wavelet-Kalman多尺度融合研究

为解决黄河含沙量监测时传感器易受环境因素影响的问题,简述了音频共振法测量含沙量的原理,探讨了音频共振传感器的谐振频率和含沙量监测之间的关系,提出了贯序式wavelet-Kalman多尺度融合模型,对音频共振传感器的谐振频率进行小波分解,把含沙量数据组成贯序式数据块进行多尺度分析,提取含沙量信号序列中的突变值,建立了Kalman融合方程,将温度信息作为控制信号,消除了环境因素对含沙量监测的影响,并进行了含沙量测量的反演和误差分析。结果表明:贯序式wavelet-Kalman多尺度融合模型能够有效地消除环境影响,提高系统测量的精度和稳定性,平均绝对误差为3.95 kg/m~3,均方根误差为3.13 kg/m~3,比其他反演模型的误差小。