| 基于CNN-BiLSTM-Attention的工业数据中心IT设备能耗预测模型研究 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：4100 K | |
| 標簽： 能耗预测模型 CNN-BiLSTM-Attention 工业数据中心 | |
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| 文檔介紹：IT设备的能耗直接影响到工业数据中心的电力消耗，预测IT设备能耗对优化能源管理和资源规划具有重要意义。然而，由于IT能耗数据呈现出非线性、非平稳的特点，导致预测精度低。对此，结合卷积神经网络CNN、双向长短期记忆网络BiLSTM和注意力机制的优势，分别对IT设备能耗的局部特征、数据中深层次的关键信息进行提取，并根据自测IT设备能耗数据集构建基于CNN-BiLSTM-Attention的能耗预测模型，该模型的R2、MAE和RMSE分别为0.905 3、0.050 4、0.067 3，相较于现有的LSTM、BiLSTM和CNN-BiLSTM模型均有不同程度的提高，说明该模型可以应用于工业数据中心内IT设备能耗的准确预测。 | |
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