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申请/专利权人：慧与发展有限责任合伙企业
摘要：本公开涉及用单变量时间序列数据集的模体和组合建模预测设备使用。提供了用于将来自被监测设备的时间序列数据集压缩成经压缩的数据集表示的系统和方法。使用无监督机器学习模型，系统可以对时间序列数据集的连续数据点集合进行分组，并使用距离算法将第一集群分组到第一模体。许多模体可以被生成来标识时间序列数据集中的不同数据签名。多个模体可以被使用以生成数据定义、模体序列图、有向图或数据点的其他组合。这些数据点可以通过求和过程与由第二机器学习模型生成的其他数据点相组合。求和过程的输出可以被使用以预测数据中心中被监测设备的设备使用。
主权项：1.一种系统，包括：一个或多个处理器；以及机器可读存储介质，存储指令，所述指令当由所述一个或多个处理器执行时使所述系统：从被监测设备的传感器接收原始时间序列数据；将所述原始时间序列数据分组成多个集群；使用无监督机器学习模型，基于数据签名相似性组合所述多个集群的子集以形成多个模体；使用所述多个模体生成第一数据定义，其中所述数据定义与针对所述多个模体中的每个模体的预定义数据模式和值相对应，其中所述数据定义创建对应于所述原始时间序列数据的经压缩的数据集；使用所述被监测设备的所述传感器的季节性预测，生成第二数据定义；利用均从所述被监测设备的所述传感器接收的所述第一数据定义和所述第二数据定义，训练机器学习模型以获得所述被监测设备针对未来时间段的经预测的功耗数据；以及使用由经训练的所述机器学习模型获得的所述经预测的功耗数据，调度在所述未来时间段的一部分期间要在所述被监测设备处被执行的工作负载，其中针对所述未来时间段的所述一部分的所述经预测的功耗数据在功耗阈值以下。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 慧与发展有限责任合伙企业 用单变量时间序列数据集的模体和组合建模预测设备使用
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