一种机房围护结构热扰动智能预测方法

本发明涉及机房热管理技术领域，具体涉及一种机房围护结构热扰动智能预测方法，包括以下步骤：数据采集，数据预处理；根据物理传热学模型计算热流量的理论值，模型包括传热衰减函数和温度延时函数基于长短时记忆神经网络LSTM，对理论值进行修正，优化传热模型参数矩阵，得到优化后的热流量预测模型；利用优化后的热流量预测模型，对未来时间段内机房围护结构的热扰动进行预测，生成包括温度衰减、温度延时及热流量的预测结果，结果输出，LSTM则通过对历史数据的深度学习和实时优化，提高了模型的预测精度和适应性LSTM模型则根据历史数据和实时数据，动态修正物理模型的参数矩阵，有效解决了纯AI模型中数据异常导致的预测偏差问题。