一种基于PSO-IWOA-DLSTM的边缘服务器能耗预测方法

本发明公开一种基于PSO‑IWOA‑DLSTM的边缘服务器能耗预测方法，包括收集原始边缘服务器能耗时间序列数据，并进行预处理，将其分解为多个子序列；根据获得的多个子序列，分别构建基于DLSTM框架的边缘服务器能耗预测模型；利用PSO算法优化边缘服务器能耗预测模型的初始权值阈值；利用IWOA算法优化边缘服务器能耗预测模型的超参数；利用优化完成后的边缘服务器能耗预测模型输出多个预测的子序列，再重构为未来边缘服务器能耗数据。本发明不仅解决了传统的预测方法对具有周期性且波动较大的边缘服务器能耗时间序列数据预测精度不高的问题，并且克服了模型预测过程中易陷入局部最优解、收敛速度慢且不稳定的问题，进一步提高模型鲁棒性和预测精度。