一种基于循环神经网络编解码器的机房能耗预测方法

本发明公开了一种基于循环神经网络编解码器的机房能耗预测方法，循环神经网络(LSTM)擅长建模时间序列数据，可以有效捕捉机房能耗数据中的时间依赖关系，从而提高预测的准确性。将LSTM模型构建为编解码器架构，可以更好地提取输入数据的时空特征，并生成准确的预测结果。通过对训练集和测试集的有效利用，结合损失函数优化和预测标准评估，可以确保所开发的LSTM模型具有良好的泛化性能。利用LSTM编解码器架构，结合对历史机房能耗数据的预处理和模型训练评估，能够准确预测未来机房能耗的方法，以满足实际应用中的需求。这一方法有望克服传统预测技术的局限性，提高机房能源管理的效率。