一种基于机器学习的计算机系统能耗优化方法及系统

本发明涉及一种基于机器学习的计算机系统能耗优化方法及系统，方法包括：采集计算机系统的能耗数据，对能耗数据进行预处理，同时对计算机系统中各组件的能耗数据进行相关性分析，获取各组件之间的耦合强度，利用耦合强度量化能耗数据；将量化后的能耗数据输入能耗预测模型，获取能耗预测结果；能耗预测模型利用训练集训练长短期记忆网络模型获得；训练集包括：原始能耗数据；根据能耗预测结果，触发自适应资源调度机制，用于优化计算机系统中各组件的运行参数配置。本发明能够有效地处理时间序列数据，考虑到能耗数据的时序特性，从而为自适应资源调度机制提供可靠的依据，提前采取措施避免能耗的浪费。