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申请/专利权人：兰州理工大学

摘要：本发明提供的基于面结构并行的热辐射遥感数据LSTM预测方法是一个利用多进程和GPU加速计算的高效预测方案，通过并行计算和GPU加速计算提高了预测效率，通过对数据进行适当的预处理和使用LSTM模型实现了对热辐射遥感数据的准确预测。通过利用LSTM模型对这些数据进行预测，可以帮助决策者更好地理解和应对气候变化和自然灾害等问题，适用于需要高性能计算的热辐射遥感数据预测任务，同时有很好的扩展性，可以根据需要进行扩展和优化，适应不同规模和类型的数据集，满足不同应用场景的需求。对于热辐射遥感数据的预测具有重要的意义，为相关领域的研究和应用提供更可靠的结果和决策支持。

主权项：1.一种基于面结构并行的热辐射遥感数据LSTM预测方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：1数据预处理：使用MinMaxScaler对热辐射遥感数据进行特征缩放，使数据的值限定在0到1，从归一化后的数据中提取输入特征和目标值，通过滑动窗口的方式，切分时间序列数据，使每个样本包含time_step个连续的时间步，将前time_step个时间步作为输入特征x，第time_step+1个时间步作为目标值y；2加载LSTM模型：在预测热辐射遥感数据时，通过加载训练好的模型进行预测；3数据预测模块：在进程创建后，每一个进程都会调用该模块进行数据预测操作；4加载提前处理完备的热辐射遥感数据；5读取GPU内存配置和设置内存增长：首先判断是否可以获取GPU设备，如果有，会获取可用的GPU设备列表，如果没有，会打印异常信息，然后通过获取到的GPU设备列表，设置GPU内存增长，充分利用GPU的并行计算能力提高计算速度；6并行预测过程：采用多进程并行计算的方式，首先根据计算机硬件设备设置进程池的大小，并且指定每个进程处理的最大预测列数量，每个列的预测任务提交给进程池进行并行计算，每个进程通过设置的最大预测列数量进行预测，当一个进程的达到最大预测列数量之后，立即销毁该进程，并且重新创建一个新进程，新创建的进程会继续按照设置的最大预测列数量进行预测，在进程创建后，会调用前面数据预测模块，每个进程都是执行数据预测模块里面的预测操作；7结果保存和输出：将预测结果存储在一个字典中，按照指定的列顺序将预测结果保存到文件中；8程序运行时间统计：根据每个进程完成预测任务的时间戳，计算程序的总运行时间，并打印出来。

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