一种基于向量化和并行计算的高性能城市CA模型构建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于向量化和并行计算的高性能城市CA模型构建方法，首先建立城市土地利用矩阵，矩阵要素对应每一个元胞，矩阵空间对应元胞空间；将元胞空间分割为多个子空间，并将每个子空间分发给不同的处理器；集合各中心元胞邻域内相同位置的邻居元胞，形成各子空间不同方位的邻域集；然后采用记忆向量的方式实现相邻两个处理器间的信息交换，传递相邻子区域边界的元胞信息；通过矩阵运算实现不同子空间的邻域密度计算、转换概率计算和元胞状态转变；最后将所有子空间的模拟结果合并，得到最终的城市扩展模拟结果。本发明专利技术构建了向量化和并行元胞自动机模型，并将上述模型应用于城市扩展模拟中，有助于更高效、快速地模拟城市扩展。

A high performance city CA model building method based on quantization and parallel computing

The invention discloses a vectorization and high performance parallel city construction method based on CA model, firstly establishing the city land use matrix, the matrix elements corresponding to each cell matrix space corresponding to cellular space; the cellular space is divided into multiple sub space, and will be distributed to different processors in each sub space neighbor; cellular collection center in the neighborhood of the same cellular location, form a neighborhood of each sub space in different directions; realize the two adjacent processors of information exchange between the memory and vector transfer, adjacent sub region boundary cellular information; through matrix operations to achieve different subspace neighborhood density calculation, change conversion probability calculation and cellular state; finally, the simulation results of all subspaces combined to get the final simulation results of city expansion. The invention constructs a quantitative and parallel cellular automata model, and applies the above models to urban expansion simulation, which helps to simulate urban expansion more efficiently and quickly.

【技术实现步骤摘要】
一种基于向量化和并行计算的高性能城市CA模型构建方法
本专利技术属于高性能地理计算
，涉及一种高性能城市CA模型构建方法，尤其涉及一种基于向量化和并行计算的高性能城市CA模型构建方法。
技术介绍
元胞自动机是一种时间、空间及状态都离散，具有强大的空间建模能力和运算能力的动态系统，已被广泛应用于城市扩展等具有复杂时空特征的系统模拟研究中。随着城市扩展模拟研究趋向大地理尺度和精细化单元，城市CA的数据量和计算时间将呈指数级增长，在实际应用中难以满足高效快速运算的要求，迫切需要开展城市扩展CA高性能计算。经典CA的运算算法一般是采用“遍历”元胞的方式进行。由于CA模拟需要对大量的空间数据进行预处理，而且要不断进行时域上的迭代运算，其运行效率比较低下。因此当影像图分辨率较高，元胞数量较大，尤其考虑到地理现象受到多方面的影响时，采用遍历的方式导致元胞状态的迭代和更新时间长，算法效率低下，不利于CA模型的应用和推广。以黎夏、Guan、BlecicI.等为代表的学者们在并行元胞自动机模型上做了很多有意义的实践尝试，但当前高性能元胞自动机研究仍主要关注在计算机硬软件设备的性能提升及并行计算技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于向量化和并行计算的高性能城市CA模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立城市土地利用矩阵，矩阵要素对应每一个元胞，矩阵空间对应元胞空间；步骤2：将元胞空间分割为若干个子空间，并将每个子空间分发给不同的处理器；步骤3：集合各中心元胞邻域内相同位置的邻居元胞，形成各子空间不同方位的邻域集；其具体实现包括以下子步骤：步骤3.1：建立各子空间的土地利用状态矩阵，在状态矩阵中只存在两种取值，城市用地取值为1，非城市用地取值为0；步骤3.2：根据邻域形状和大小，通过将状态矩阵空间向各个方位平移相应单元形成各子空间不同方位的邻域集；步骤3.3：通过裁减多余边界和增加零边界来实现不同方位的...

【技术特征摘要】
1.一种基于向量化和并行计算的高性能城市CA模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立城市土地利用矩阵，矩阵要素对应每一个元胞，矩阵空间对应元胞空间；步骤2：将元胞空间分割为若干个子空间，并将每个子空间分发给不同的处理器；步骤3：集合各中心元胞邻域内相同位置的邻居元胞，形成各子空间不同方位的邻域集；其具体实现包括以下子步骤：步骤3.1：建立各子空间的土地利用状态矩阵，在状态矩阵中只存在两种取值，城市用地取值为1，非城市用地取值为0；步骤3.2：根据邻域形状和大小，通过将状态矩阵空间向各个方位平移相应单元形成各子空间不同方位的邻域集；步骤3.3：通过裁减多余边界和增加零边界来实现不同方位的邻域集与各子空间在位置和大小上的一致；步骤4：采用记忆向量的方式实现相邻两个处理器间的信息交换，传递相邻子区域边界的元胞信息；其具体实现包括以下子步骤：步骤4.1：根据元胞邻域的对称性，建立各子区域左右边界的记忆向量；步骤4.2：采用消息模型，将各子区域的记忆向量发送给相邻区域的边界元胞，实现相邻子区域间的信息传递；步骤5：通过矩阵运算实现不同子空间的邻域密度计算、转换概率计算和元胞状态转变；其具体实现包括以下子步骤：步骤5.1：计算元胞空间的不同方位邻域集之和与邻域集数目的比值，得到各子空间的邻域密度，实现邻域密度计算的向量化；步骤5.2：在转换概率计算过程中采用矩阵运算中的Hadamard乘积代替循环体进行乘法运算，实现转换概率计算的向量化；步骤5.3：将转换概率矩阵与转换阈值进行比较，将满足条件的元胞转为城市用地，实现元胞状态转变的向量化；步骤6：满足迭代终止条件后，将所有子空间的模拟结果合并，得到最终的城市扩展模拟结果。2.根据权利要求1所述的基于向量化和并行计算的高性能城市CA模型构建方法，其特征在于：步骤2中采用列分割或行分割将元胞空间均匀地划分为n个子空间，其中，元胞空间大小为row×col，第i个子空间大小为row(i)×col(i)，i＝1,2,3...n。3.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海军，夏畅，张安琪，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42