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公开(公告)号:CN116822253B
公开(公告)日:2023-12-08
申请号:CN202311090897.7
申请日:2023-08-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F30/20 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种适用于MASNUM海浪模式的混合精度实现方法及系统,涉及海洋科学并行计算应用技术领域,该方法包括:将海浪模型划分为多个运算模块,获取每个模块的运行时间并以此进行排序,对排序后的每一模块进行降精度;将降精度运算模块按排序顺序逐个对应替换海浪模型中原本的运算模块,根据每一降精度运算模块替换前后的模型运行时间和模型区域平均有效波高相对误差进行对比验证,筛选符合验证条件的降精度运算模块;对筛选出的模块进行排序后再进行组合验证,确定符合组合验证条件的降精度运算模块,形成混合精度版海浪模型。本发明推进混合精度方法在海浪模式的应用,保(56)对比文件Maximilian Reuter 等.A FastAtmospheric Trace Gas Retrieval forHyperspectral Instruments ApproximatingMultiple Scattering—Part 2: Applicationto XCO2 Retrievals from OCO-2《.RemoteSensing》.2017,第9卷(第11期),全文.张志远 等.MASNUM海浪模式的性能特点分析与并行优化《.计算机研究与发展》.2015,(第04期),全文.钱扬风 等.JASON-2卫星高度计波高数据同化对中国渤黄海海浪数值预报影响研究《.海洋湖沼通报》.2020,(第04期),全文.王天驹 等.西北太平洋夏季海浪数值模拟研究《.海洋技术学报》.2015,(第04期),全文.
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公开(公告)号:CN119361031A
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202411942174.X
申请日:2024-12-27
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G16C20/70 , G16C20/20 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/0985 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于水质预测技术领域,为了提高水质预测的准确性,提出一种基于多变量的水质预测方法、系统、设备及介质,通过提取待测水质中多变量时间序列数据,结合频域信息与时域信息,引入自注意力机制解决传统循环神经网络在处理长时间序列时常遇到的梯度爆炸和梯度消失问题,以增强预测模型对时序特征的捕捉能力;通过粒子群优化(PSO)方法优化超参数,以提高预测精度。
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公开(公告)号:CN116822253A
公开(公告)日:2023-09-29
申请号:CN202311090897.7
申请日:2023-08-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F30/20 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种适用于MASNUM海浪模式的混合精度实现方法及系统,涉及海洋科学并行计算应用技术领域,该方法包括:将海浪模型划分为多个运算模块,获取每个模块的运行时间并以此进行排序,对排序后的每一模块进行降精度;将降精度运算模块按排序顺序逐个对应替换海浪模型中原本的运算模块,根据每一降精度运算模块替换前后的模型运行时间和模型区域平均有效波高相对误差进行对比验证,筛选符合验证条件的降精度运算模块;对筛选出的模块进行排序后再进行组合验证,确定符合组合验证条件的降精度运算模块,形成混合精度版海浪模型。本发明推进混合精度方法在海浪模式的应用,保证结果的准确性且降低计算量和内存占用。
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