面向物种分布预测的加速计算方法研究

——以冷水珊瑚预测为例

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摘  要：本研究针对大范围物种潜在分布预测问题，选取了随机森林模型（random forest，RF）、支持向量机（support vector machine，SVM）、极限梯度提升模型（eXtreme gradient boosting，XGBoost）作为核心算法，并借助图形处理单元（graphics processing unit，GPU）设计并行计算策略，提出阶段式CUDA加速计算方法，以期在保证预测精度的同时，显著降低计算时间。（剩余12284字）

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