基于GPU的多数据流相关系数并行计算方法研究

为了满足多数据流处理的实时性需求,提出一种跨PCIE总线的四层滑动窗口模型和基于图形处理器的多数据流并行处理框架模型,在此框架模型下可以并行维护数量巨大的滑动实时多数据流统计信息,同时采用精确方法并行计算多数据流间任意两条的相关系数。通过对比在同样的实验环境下只使用CPU的计算处理方法,验证了新方法的实时计算性能具有显著的提高。

两类分析相关数据的Logistic回归模型

本文主要结合具体例子,针对具有相关关系的分类数据的统计分析,介绍了两类Logistic回归模型,并分析了它们的联系与区别。

面向不同数据分布的多维直方图算法COCA-Hist

基于代价的RDBMS优化器需要对含有范围查询的合取谓词的结果集基数进行准确的估计,多维直方图对多维数据分布进行模拟,避免在估计结果集基数时采用数据独立性假设,造成估计误差过大,进而导致选择非优化的查询执行计划.在不同的数据分布情况下,传统的多维直方图(如MHist-2)效果有很大不同.数据相关系数和值域密度、值域参数是准确刻画多维数据分布的有效指标,文中提出了根据不同的指标采用不同的动态优化的多维直方图算法COCA-Hist,可以大大改善传统多维直方图在平均情况下的准确性.通过分析传统的多维直方图的最坏情况,COCA-Hist的改进算法可以改进传统的多维直方图在最坏情况下的准确性.实验比较了COCA-Hist和传统的多维直方图MHist-2以及GENHist和STHoles的准确性和时间效率.实验显示无论在平均情况下还是在最坏情况下COCA-Hist的改进算法均优于传统的MHist-2直方图,并且COCA-Hist的准确性和创建时间均比GENHist有极大的改善,在准确性方面COCA-Hist较优于STHoles,而在空间预算有限时STHoles的创建时间比COCA-Hist高两个数量级.

介绍几宗水下灌注桩的工程质量事故兼论桩的承载力分析

水下灌柱桩的承载能力与施工时成桩的质量有十分重要的关系,这是众所周知的,成桩质量主要体现在孔底沉渣是否清理干净,以及桩身砼的质量是否均匀且达到设计要求。 最近,我市连续几个工地出现了水下灌注质量事故,在四个工程抽取的八根桩作静载试验均未达到规定的试验荷载就破坏,见下表所列: