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基于云计算平台的CO2空间数据融合算法研究

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采用移动传感器网络可以采集到时间、空间不确定的海量的CO2 浓度数据，但如何对如此庞大的数据进行融合具有巨大挑战。论文首先对采集的CO2 数据进行分析，把测试区域分成m*n个网格，分析从每个网格取一个有效值来表示CO2 浓度分布。然后根据云计算强大的计算能力，提出组合云模型，设计普通云、繁殖云、视觉云和邻接云，以云内相对独立运行和云间相互作用形成分布式并行计算机制。接着改造蚁群家族，设计普通蚂蚁、繁殖蚂蚁、视觉蚂蚁和邻接蚂蚁。各类蚂蚁分配到不同的云朵中，并按自身的规则运行，各类蚂蚁彼此配合工作，实现信息素和最优解在云内部局部交换和通过云服务器在云朵之间全局交换相结合。最后在浙江省临安市模拟生成11080个数据，利用Clounding V2 模拟平台进行大量试验，实践证明本算法收敛速度快、稳定性好、计算能力强大。

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来源
《第三届全国社会计算会议、平行控制会议、平行管理会议》|2011年|1-14|共14页
会议地点张家界
作者
胡军国; 祁亨年;
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作者单位

中国自动化学会;

中国管理现代化研究会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.13;TN925.93;
关键词
云计算; 蚁群优化; 数据融合; 并行计算; 移动传感器网络; CO2浓度;

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