基于CNN-BiLSTM-Attention的工業(yè)數(shù)據(jù)中心IT設備能耗預測模型研究
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:wwei
文檔大小:4100 K
標簽: 能耗預測模型 CNN-BiLSTM-Attention 工業(yè)數(shù)據(jù)中心
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文檔介紹:IT設備的能耗直接影響到工業(yè)數(shù)據(jù)中心的電力消耗,預測IT設備能耗對優(yōu)化能源管理和資源規(guī)劃具有重要意義。然而,由于IT能耗數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出非線性、非平穩(wěn)的特點,導致預測精度低。對此,結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN、雙向長短期記憶網(wǎng)絡BiLSTM和注意力機制的優(yōu)勢,分別對IT設備能耗的局部特征、數(shù)據(jù)中深層次的關(guān)鍵信息進行提取,并根據(jù)自測IT設備能耗數(shù)據(jù)集構(gòu)建基于CNN-BiLSTM-Attention的能耗預測模型,該模型的R2、MAE和RMSE分別為0.905 3、0.050 4、0.067 3,相較于現(xiàn)有的LSTM、BiLSTM和CNN-BiLSTM模型均有不同程度的提高,說明該模型可以應用于工業(yè)數(shù)據(jù)中心內(nèi)IT設備能耗的準確預測。
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