[发明专利]一种基于深度并行网络的机房温度预测方法在审
| 申请号： | 202110989614.7 | 申请日： | 2021-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN113779107A | 公开（公告）日： | 2021-12-10 |
| 发明（设计）人： | 邓方;朱佳琪;郑豪;赵佳晨;蔡烨芸;高峰;石翔;高欣;陈杰 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06N3/04;F24F11/80 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 田亚琪 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度并行网络的机房温度预测方法，1：原始数据采集与预处理；2：利用基于最大信息因数的时空相关性估计器得到时空特征矩阵；3：将得到的时空特征矩阵输入到多个并行的卷积神经网络中；4：将经过CNNs提取后的时空特征矩阵并行输入到基于注意力机制的LSTM模块和Bi‑LSTM模块中；5：将得到的温度短期预测特征与温度长期预测特征通过特征融合层进行特征融合，并将最终融合特征输入到全连接层进行解释预测；6：利用训练集、验证集数据，对深度并行网络模型进行训练，得到最终的深度并行网络的机房温度预测模型；本发明能够进一步提高机房内环境温度的预测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 并行 网络 机房 温度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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