【摘 要】
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针对水文模型参数率定问题,为显著提升计算效率,选择 SCE-UA算法和新安江模型为研究对象,围绕SCE-UA算法并行化与程序化实现、并行 SCE-UA算法在图形处理器(GPU)上的加速效果
【机 构】
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清华大学水利系,中国水利水电科学研究院北京中水科工程总公司,中国水利水电科学研究院水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心
【基金项目】
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中国博士后科学基金资助项目(2016M600096);北京市自然科学基金资助项目(8184094);中国水科院科研专项资助项目(JZ0145B022018,JZ0145B772017);国家自然科学基金资助项目(51509263)
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针对水文模型参数率定问题,为显著提升计算效率,选择 SCE-UA算法和新安江模型为研究对象,围绕SCE-UA算法并行化与程序化实现、并行 SCE-UA算法在图形处理器(GPU)上的加速效果这两个关键科学问题,以 GPU硬件平台和通用计算设备架构(CUDA)软件平台为工具,采用时空复杂度分析、算法并行性挖掘、代码深度优化、数值模拟实验等多种手段相结合的方法,进行了水文模型参数率定提速研究。内容包括:①搭建基于 CUDA和 GPU的并行计算软硬件平台,进行配置与调优;②并行 SCE-UA算法及其程序化实现;③
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