摘要
本发明涉及预制数据中心模块生产制造技术领域,具体涉及一种基于深度学习的预制数据中心模块的生产调度方法和系统,该方法包括:采集预制数据中心模块生产调度的基础数据,并对基础数据进行预处理;基于预制数据中心模块的生产调度的特点需求,确定目标深度学习模型;基于预处理后的基础数据,对目标深度学习模型进行训练,得到预测模型;通过预测模型生成预测结果,预测结果用于制定或优化预制数据中心模块的生产计划。如此,可以精确高效地实现预制数据中心模块的生产调度。
技术关键词
数据中心模块
深度学习模型
监控调度系统
长短期记忆网络
门控循环单元
优化调度决策
基础
梯度下降算法
计划
机制
订单
布局
能耗
关系
系统为您推荐了相关专利信息
识别票据
文字识别方法
门控循环单元
图像
隐马尔可夫模型
网络模块
组合定位系统
传感器模块
WiFi信号强度
数据
智能音响
声纹特征
动态时间规整算法
动态加密算法
深度学习模型