基于机器学习的高效机房设备控制决策方法及系统

本申请涉及智能控制技术领域，提供一种基于机器学习的高效机房设备控制决策方法及系统，本申请获取含时间戳标记的设备运行信息及环境监测信息的实时运行数据集合，经状态特征提取得到设备运行状态特征与环境关联特征，分别反映设备工作模式、性能及环境温湿度、气流场情况；利用设备控制策略模型联合分析上述特征生成控制决策信息，涵盖目标设备标识、调节动作类型与幅度指示；依据决策信息执行调节操作并收集反馈数据，用于更新控制策略模型决策依据，该方法综合设备与环境因素以优化控制策略，能够提高设备运行稳定性与效率，降低运维成本。