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文檔簡介
1、隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，計算機中的圖形處理單元——GPU(GraphicsProcessing Unit)的性能也得到了快速的提升。由于GPU在浮點運算和存儲帶寬上的性能遠遠高于CPU，所以基于GPU的通用計算技術(shù)成為近幾年研究的熱點。NVIDIA公司推出CUDA(Compute Unified Device Architecture，計算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu))，為GPU計算提供了一套完整的底層硬件和軟件平臺。
本文主要對粒子群算法
2、的并行化進行了研究，并用CUDA C語言進行實現(xiàn)，并且用并行粒子群算法訓練了電廠鍋爐的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。主要研究工作如下:
首先，介紹了粒子群優(yōu)化算法的基本思想與方法，并對算法進行了一定的改進，然后提出了粒子群優(yōu)化算法訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想與方法。
其次，研究了粒子群優(yōu)化算法的并行性，并且對串行和并行的粒子群算法進行編程實現(xiàn)，然后對其運行效率和性能進行了比較。
最后，實時采集了電廠鍋爐的運行時的參數(shù)數(shù)據(jù)，然后對
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