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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明提供了一种基于支持向量机的数据中心机架出风温度预测方法，包括：采集数据并导入；划分数据集并进行归一化处理；以最优参数建立预测模型；采用预测模型对温度结果进行预测。本发明相比于传统的CFD模型，修改参数后，求解时间往往需要几十分钟，而使用支持向量机算法，在完成模型的建立后，输入参数就可以立刻得到预测结果。并且通改进灰狼优化算法IGWO优化支持向量机超参数C,g，可以更好地找到适合数据特征的最优参数组合，从而提高模型的性能和泛化能力。因此，该方法具有响应速度快、预测精度高的优点。
主权项：1.一种基于支持向量机的数据中心机架出风温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1.分析数据中心机架出风温度的影响因素，采集影响因素的数据信息；所述影响因素包括空调送回风温度、风速、服务器功率、机架进风温度和几何位置；步骤S2.对采集的数据信息进行数据集的划分和数据处理；所述数据集包括测试样本和训练样本；步骤S3.通过改进灰狼优化算法获取支持向量机超参数的最优参数组合；包括以下子步骤：步骤S31.设置算法参数，包括灰狼种群个体数，最大迭代次数，优化参数的上下界，计算适应度函数；步骤S32.利用Tent混沌映射序列初始化狼群的位置，并通过灰狼个体的适应度值，选择较好的个体组成初始群体；步骤S33.将更新位置的收敛因子使用式改进为非线性收敛因子，更新灰狼候选位置；步骤S34.计算灰狼个体当前位置与全局最优位置之间的欧氏距离，确定每只狼的邻居，引入维度学习狩猎搜索策略，计算新位置的每一维度，生成当前狼的候选解，选择两种策略胜出的候选解；在达到最大迭代次数之后，输出SVM最优参数组合；步骤S4.以最优参数组合建立模型，将步骤S2中的训练样本导入模型中进行训练，获得关于数据中心机架出风温度的预测模型；步骤S5.通过预测模型对测试样本进行预测，获取不同输入参数条件下的机架出风温度结果，并对预测结果进行验证。
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百度查询： 南京理工大学 一种基于支持向量机的数据中心机架出风温度预测方法
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