【摘 要】
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数据中心机房大多采用不间断空调制冷来对机房的温度进行控制,这样不仅能耗高且效率低,因此如果能对机房温度进行准确预测,并根据预测结果合理控制空调可以为企业节省巨大成
【机 构】
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国家电网宁夏电力有限公司信息通信公司,西安交通大学
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数据中心机房大多采用不间断空调制冷来对机房的温度进行控制,这样不仅能耗高且效率低,因此如果能对机房温度进行准确预测,并根据预测结果合理控制空调可以为企业节省巨大成本。针对这一情况,文章提出了一种工作日期间机房温度预测方法,只考虑工作日期间采集的机房温度数据,在相邻的两段工作日之间,利用数据拟合算法对首尾数据进行拟合,对拼接处的部分数据用拟合数据代替,然后利用多层长短期记忆神经网络(LSTM)模型对处理后的数据和原始数据分别进行预测,比较两者的预测结果,最终证明用本文提出的方法对数据处理后可以得到更精确的预
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