摘要
本发明提出一种基于IT负载预测的动态空调调节方法及系统,系统利用运算终端性能参数、算力调度指数特征、设备综合性能数据以及商业环境关联特征及对应的IT负载情况构建IT负载预测模型,构建好的IT负载预测模型预测出实时IT负载情况,依据IT负载情况、空调动态调节指数以及动态空调调节方法构建空调动态调节控制模型,依据空调动态调节控制模型处理实时IT负载情况及对应空调动态调节指数得到最终动态空调调节方法,依据最终动态空调调节方法调节空调状态,本发明结合双重机器学习模型进行机房温差控制变化精确范围在0.8℃以内,构建的两种模型结合实现了对IT负载预测和空调动态调节的实时控制,提高了空调系统的高精准控制效率和高效节能性能。
技术关键词
空调调节方法
负载预测特征
动态调节控制
指数特征
支持向量机模型
动态调节方法
终端
综合性
商业
组合特征向量
深度学习模型
空调调节系统
数据存取量
数据获取模块
网络流量特征
频率
系统为您推荐了相关专利信息
人体特征数据
支持向量机模型
支持向量机训练
车辆空调
数据记录单元
支持向量机模型
SVM算法
振动监测系统
姿态检测模块
控制模块
性能指标数据
RapidIO网络
机器学习模型
节点信号强度
错误率
数据电路
电路布线图
数据生成电路
监测方法
样本
支持向量机模型
信号检测方法
检测分类模型
最大化方法
分类支持向量机