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

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。

发文机构：贵州大学计算机科学与技术学院 贵州省科技信息中心 江苏海洋大学测绘与海洋信息学院 贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室

关键词：地理加权回归CUDAGPU并行加速大数据GWRCUDAGPUparallel accelerationbig data

分类号： P23[天文地球—摄影测量与遥感]