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基于人工智能的數(shù)據(jù)中心機房網(wǎng)絡(luò)流量預測

發(fā)布時間:2021-09-24 21:28
  數(shù)據(jù)中心UPS系統(tǒng)合理的運行方式對數(shù)據(jù)中心的管理和運行具有十分重要的意義,PUE、pPUE、CLF/PLF、 RER是通用的衡量數(shù)據(jù)中心的能效指標,UPS系統(tǒng)的構(gòu)建和系統(tǒng)運行方式的選擇能對數(shù)據(jù)中心的能效指標起到重要作用,當?shù)厥须姷墓╇娰|(zhì)量對UPS系統(tǒng)運行有重要的影響,靈活的UPS系統(tǒng)運行方式能最大程度對數(shù)據(jù)中心能耗優(yōu)化。 

【文章來源】:信息系統(tǒng)工程. 2020,(11)

【文章頁數(shù)】:3 頁

【部分圖文】:

基于人工智能的數(shù)據(jù)中心機房網(wǎng)絡(luò)流量預測


LSTM流程圖

網(wǎng)絡(luò)流量,模型


將表1的所有網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)用作訓練樣本,對LSTM模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓練,各個模型的訓練結(jié)果分別如圖2所示。從網(wǎng)絡(luò)可以看出,LSTM模型的預測結(jié)果和實際的結(jié)果更加匹配,在機房網(wǎng)絡(luò)流量預測中,比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出更強的泛化能力和更加準確的預測結(jié)果。

【參考文獻】:
期刊論文
[1]一種趨勢劃分的灰色馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)流量預測方法[J]. 陶曉玲,彭維洋.  桂林電子科技大學學報. 2010(03)
[2]基于泛函網(wǎng)絡(luò)的非線性回歸預測模型及學習算法[J]. 何登旭,李艷芳,劉向虎,周永權(quán).  計算機工程與應用. 2008(24)
[3]改進的灰色馬爾可夫模型在股票分析中的應用[J]. 張恩明,王艷,李文紅.  哈爾濱工程大學學報. 2007(11)
[4]多元線性回歸的預測建模方法[J]. 王惠文,孟潔.  北京航空航天大學學報. 2007(04)



本文編號:3408481

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