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申请/专利权人：中国电信股份有限公司
摘要：本申请公开了一种预测模型的训练方法及装置、非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取数据中心在预设时段的能耗数据和温度数据；根据能耗数据和温度数据生成训练数据和测试数据，并利用训练数据训练机器学习模型，得到多个初始模型；利用测试数据从多个初始模型中筛选目标初始模型，并基于目标初始模型生成用于预测最优温度值的预测模型；以及，获取由多个待测温度值组成的等差数列作为验证数据，利用验证数据确定述预测模型是否结束训练。本申请解决了由于通过调整运行的服务器的数量来控制数据中心产生的能耗会导致能耗过高或者过低造成的控制结果不精准且数据中心的业务处理效率的技术问题。
主权项：1.一种预测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取数据中心在预设时段的能耗数据和温度数据，其中，所述能耗数据用于指示所述数据中心在所述预设时段消耗的电能，所述温度数据为所述数据中心的温控设备在所述预设时段运行时被设定的温度值；根据所述能耗数据和所述温度数据生成训练数据和测试数据，并利用所述训练数据训练机器学习模型，得到多个初始模型；利用所述测试数据从多个所述初始模型中筛选目标初始模型，并基于所述目标初始模型生成用于预测最优温度值的预测模型，其中，所述目标模型为多个所述初始模型中准确率最高的模型，所述温控设备被设定为所述最优温度值时，所述数据中心在所述预设时段消耗的电能最少；以及，获取由多个待测温度值组成的等差数列作为验证数据，利用所述验证数据确定述预测模型是否结束训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电信股份有限公司 预测模型的训练方法及装置、非易失性存储介质
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