王玉良
- 作品数：4 被引量：52H指数：3
- 供职机构：桂林电子科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广西研究生教育创新计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 基于内存与文件共享机制的Spark I/O性能优化被引量：7
- 2017年
- 通过对Spark采用的弹性分布式数据集及任务调度等关键技术进行分析,发现数据处理I/O时间是影响Spark计算性能的主要瓶颈。为此,研究Spark合并文件运行模式,该模式能够减少缓存文件数量,提高Spark的I/O效率,但存在内存开销较高的缺点。在此基础上,给出改进的Spark Shuffle过程,即通过设计一种使每个Mapper只生成一个缓存文件的运行模式,并且每个Mapper共享同一个内存缓冲区,从而提高I/O效率和减少内存开销。仿真结果表明,与Spark默认模式相比,该运行模式宽依赖计算过程的I/O时间缩短42.9%,可有效提高内存利用率和Spark平台运算效率。
- 黄廷辉王玉良汪振崔更申
- 关键词：分布式计算磁盘I/O
- 基于Spark的短时交通流预测系统设计
- 短时交通流预测，作为智能交通系统的重要组成部分，一直是道路交通领域的研究热点。对于短时交通流预测算法，预测准确率和预测计算时间是影响交通控制、诱导和管理效果的关键指标，目前短时交通流预测算法的预测准确率和预测计算时间互为...
- 王玉良
- 关键词：短时交通流预测分布式存储
- 萤火虫算法优化神经网络的无线传感器网络数据融合被引量：6
- 2016年
- 为了降低无线传感器网络中收集数据的冗余性,提高网络的生存周期,并且针对无线传感器网络数据融合算法中使用单层BP神经网络与SOFM神经网络收敛慢、易出现局部最优解的缺点,设计了一种萤火虫算法优化神经网络的无线传感器网络数据融合的策略FA-BPNN。首先,每个簇首节点接收该簇内感知节点监测到的数据,并根据相关性,提取相关的特征数据;然后,依据萤火虫算法优化BP神经网络进行数据融合;最后,通过仿真实验对其可行性进行测试。仿真结果表明,FA-BPNN算法提高了网络数据融合的效率,减少了网络的能量消耗,延长了网络的生命周期。
- 黄廷辉伊凯王玉良崔更申
- 关键词：萤火虫算法BP神经网络无线传感器网络数据融合
- 基于非均匀分簇的无线传感器网络分层路由协议被引量：39
- 2016年
- 针对大规模无线传感器网络(WSN)中由于簇首节点分布不合理而导致节点消耗能量过快的问题,设计了一种基于非均匀分簇的无线传感器网络分层路由协议(HRPNC)。HRPNC结合低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)中的分簇思想,并在分层的基础上对能量均衡的无线传感器网络非均匀分簇路由协议(DEBUC)中竞争半径的算法进行改进,即通过分层机制及竞争机制选取簇首,使簇首节点分布更加合理,有效均衡节点的能量消耗。在Matlab上进行的仿真实验中,HRPNC在生存周期上较LEACH协议与DEBUC协议分别提高了约500轮、300轮;HRPNC的节点平均剩余能量高于LEACH协议与DEBUC协议,节点能量的消耗在生存周期间基本保持较低且平稳的能量消耗;HRPNC较LEACH协议与DEBUC协议在数据包传输总量上分别提高了约300%、130%;在不同仿真环境下,HRPNC的丢包率均比LEACH协议和DEBUC协议低。实验结果表明,HRPNC不仅能有效延长网络的生存周期,提高数据的传输数量与网络的稳定性,并且能有效降低数据传输的丢包率。
- 黄廷辉伊凯崔更申王玉良
- 关键词：非均匀分簇路由协议
