[发明专利]一种基于大数据和并行计算的水质数学模型优化方法有效
| 申请号： | 201810971842.X | 申请日： | 2018-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN108984972B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 欧阳彤;宋海涛;赵维波;郅晓林;赵胜亚 | 申请（专利权）人： | 浪潮软件股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F16/27;G06F16/182 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 姜明 |
| 地址： | 271000 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明特别涉及一种基于大数据和并行计算的水质数学模型优化方法。该基于大数据和并行计算的水质数学模型优化方法，对模型运算需要的海量数据进行分组处理，利用并行计算方式对传统水质数学模型的率定及运算过程进行优化，对计算结果数据进行动态整合和评测，进而达到提高水质数学模型的质量，计算效率和计算结果的精度的目的。该基于大数据和并行计算的水质数学模型优化方法，解决了现有因实测数据不足导致的模型率定及校正问题和超大文件水质数据处理时间长、效率低的问题，不仅能够对足够的实测水文数据进行分组并高效处理，实现了水质数学模型的率定及校正，还解决了超大文件处理困难且效率较低的不足，提高了水质数学模型计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 并行 计算 水质 数学模型 优化 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于大数据和并行计算的水质数学模型优化方法，其特征在于：包括大数据预处理及储存，分布式计算，模型自动优化和模型调用与服务四部分；首先，对模型运算需要的海量数据进行分组处理，利用并行计算方式对传统水质数学模型的率定及运算过程进行优化，然后对计算结果数据进行动态整合和评测，进而达到提高水质数学模型的质量，计算效率和计算结果的精度的目的。
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