为了提高电力负荷预测的精度,应对单机运算资源不足的挑战,提出一种改进并行化粒子群算法优化的最小二乘支持向量机短期负荷预测模型。通过引入Spark on YARN内存计算平台,将改进并行粒子群优化(IPPSO)算法部署在平台上,对最小二乘支持...为了提高电力负荷预测的精度,应对单机运算资源不足的挑战,提出一种改进并行化粒子群算法优化的最小二乘支持向量机短期负荷预测模型。通过引入Spark on YARN内存计算平台,将改进并行粒子群优化(IPPSO)算法部署在平台上,对最小二乘支持向量机(LSSVM)的不确定参数进行算法优化,利用优化后的参数进行负荷预测。通过引入并行化和分布式的思想,提高算法预测准确率和处理海量高维数据的能力。采用EUNITE提供的真实负荷数据,在8节点的云计算集群上进行实验和分析,结果表明所提分布式电力负荷预测算法精度优于传统的泛化神经网络算法,在执行效率上优于基于Map Reduce的分布式在线序列优化学习机算法,且提出的算法具有较好的并行能力。展开更多
针对航天光学遥感成像系统输出通道多、输出速率高的特点,提出一种高速、多通道CCD图像数据并行处理与传输系统的设计方案。该方案以FPGA为数据处理和控制核心,采用基于FPGA区域并行处理的数据处理方法,运用FPGA内部块RAM构建高速多通道...针对航天光学遥感成像系统输出通道多、输出速率高的特点,提出一种高速、多通道CCD图像数据并行处理与传输系统的设计方案。该方案以FPGA为数据处理和控制核心,采用基于FPGA区域并行处理的数据处理方法,运用FPGA内部块RAM构建高速多通道CCD图像的缓冲区,在存取控制上采取区域缓存和时分复用的策略完成对高速多通道CCD图像数据的实时处理;而对高速多通道CCD图像数据的传输采用基于Channel link高速差分串行传输技术,以高速差分串行的LVDS(Low Voltage Differential Signal)数据流替代传统的并行"TTL/COMS"信号进行传输,使系统高速传输能力大大加强,并且功耗低,抗干扰能力强。研究结果表明,该设计具有较好的稳定性、灵活性和通用性等,并已成功运用于某40通道高速CCD成像系统中,系统并行处理和传输的总数据率高达7.68Gbit/s。展开更多
文摘为了提高电力负荷预测的精度,应对单机运算资源不足的挑战,提出一种改进并行化粒子群算法优化的最小二乘支持向量机短期负荷预测模型。通过引入Spark on YARN内存计算平台,将改进并行粒子群优化(IPPSO)算法部署在平台上,对最小二乘支持向量机(LSSVM)的不确定参数进行算法优化,利用优化后的参数进行负荷预测。通过引入并行化和分布式的思想,提高算法预测准确率和处理海量高维数据的能力。采用EUNITE提供的真实负荷数据,在8节点的云计算集群上进行实验和分析,结果表明所提分布式电力负荷预测算法精度优于传统的泛化神经网络算法,在执行效率上优于基于Map Reduce的分布式在线序列优化学习机算法,且提出的算法具有较好的并行能力。
文摘针对航天光学遥感成像系统输出通道多、输出速率高的特点,提出一种高速、多通道CCD图像数据并行处理与传输系统的设计方案。该方案以FPGA为数据处理和控制核心,采用基于FPGA区域并行处理的数据处理方法,运用FPGA内部块RAM构建高速多通道CCD图像的缓冲区,在存取控制上采取区域缓存和时分复用的策略完成对高速多通道CCD图像数据的实时处理;而对高速多通道CCD图像数据的传输采用基于Channel link高速差分串行传输技术,以高速差分串行的LVDS(Low Voltage Differential Signal)数据流替代传统的并行"TTL/COMS"信号进行传输,使系统高速传输能力大大加强,并且功耗低,抗干扰能力强。研究结果表明,该设计具有较好的稳定性、灵活性和通用性等,并已成功运用于某40通道高速CCD成像系统中,系统并行处理和传输的总数据率高达7.68Gbit/s。
