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基于GPU的运动路径匹配及人群仿真研究的中期报告

1.研究背景

随着城市化进程的推进和人口规模的不断增长，人群聚集现象在城市中逐渐成为普遍现象。为了掌握和管理人群聚集情况，在城市规划、公共安全等领域得到了广泛的应用。为了模拟和分析人群聚集形态和行为规律，需要对大量的运动路径进行匹配和仿真。传统的算法难以处理大规模的运动数据，因此需要采用高性能的计算方法来解决这个问题。基于GPU的计算方法具有速度快、并行能力强等特点，可以在处理大规模数据时提供更高效的解决方案。

2.研究目的

本研究旨在开发一种基于GPU的运动路径匹配及人群仿真方法，实现对大量运动数据的高效处理和分析。具体研究目标包括：

（1）基于GPU并行计算框架，开发运动路径匹配算法，实现在大规模数据处理时的快速计算和高效匹配。

（2）设计人群仿真模型，以匹配后的运动数据为输入，模拟实际人群的运动轨迹和行为规律。

（3）对运动匹配和人群仿真算法进行实验验证，并与传统算法进行对比。

3.研究内容

（1）运动路径匹配算法设计

本研究采用基于CUDA的GPU并行计算框架，针对运动路径匹配问题进行算法设计。运动路径匹配算法主要包括轨迹压缩、轨迹切分、局部距离匹配等步骤，并采用GPU并行计算进行加速。具体实现过程包括：

①对输入的运动数据进行预处理，包括轨迹压缩、轨迹切分等操作，以达到数据精简和加速运算的目的。

②设计基于GPU的局部距离匹配算法，通过将匹配任务分配给不同的GPU核心进行并行计算，实现高效匹配。

③对匹配结果进行深度挖掘和分析，形成完整的匹配结果报告。

（2）人群仿真模型设计

本研究基于所开发的运动路径匹配算法结果，设计人群仿真模型，以求解实际人群的运动轨迹和行为规律。具体实现过程包括：

①根据所选运动数据，构建适合的人群仿真模型，包括人口分布、行动规律等。

②基于模型参数和运动路径匹配结果，进行人群运动轨迹仿真。

③对仿真结果进行分析和可视化展示，提取人群行为规律和趋势。

（3）实验验证和对比

本研究将所开发的基于GPU的运动路径匹配和人群仿真方法，与传统算法进行对比，进行实验验证。主要针对性能、时间效率、精度等方面进行比较和评估。

4.预期结果和意义

本研究将实现基于GPU的运动路径匹配及人群仿真方法，创新性地应用GPU并行计算技术，提高了处理大规模数据任务能力。预计本研究可得到以下结果和意义：

（1）实现基于GPU的运动路径匹配算法，实现对大规模运动数据的快速分析和高效匹配，达到传统算法无法实现的处理速度。

（2）设计人群仿真模型，以匹配后的运动数据为输入，实现对实际人群的运动轨迹和行为规律仿真。

（3）实验表明，与传统算法相比，本研究的方法具有更高的计算速度和更实用的应用价值，充分体现了GPU并行计算技术在人群聚集现象研究中的优越性。