[发明专利]模型训练方法、装置、能效预测方法、装置和存储介质在审
| 申请号： | 201911032274.8 | 申请日： | 2019-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN110866592A | 公开（公告）日： | 2020-03-06 |
| 发明（设计）人： | 夏恒;夏俐;赵千川;贾庆山;管晓宏;杨震;朱华;高江;岳上;韩建军;栗权;林森;赵静洲;徐东;黄现东;郑焕琼 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司;清华大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 深圳翼盛智成知识产权事务所(普通合伙) 44300 | 代理人： | 蔡艾莹 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种模型训练方法、装置、能效预测方法、装置和存储介质，其中，通过获取数据中心的历史能耗使用效率，以及获取对应的历史能耗使用效率相关数据，并构建时序训练集和时序测试集；再构建基于长短期记忆网络结构的循环神经网络模型，并根据时序训练集对循环神经网络模型进行训练，直至循环神经网络模型收敛；最后根据时序测试集对收敛的循环神经网络模型的进行校验，当校验通过时，将收敛的循环神经网络模型作为用于预测数据中心的能耗使用效率的能耗使用效率预测模型。相比于现有技术，本发明能够使得训练得到能耗使用效率预测模型的预测准确度较高，从而更准确的对数据中心的能耗使用效率进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 方法 装置 能效 预测 存储 介质 | ||
【主权项】：
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