一種基于能耗預(yù)測的IT設(shè)備自動配置方法

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摘 要：IT設(shè)備是數(shù)據(jù)中心的最大耗電設(shè)施，現(xiàn)有的IT設(shè)備能耗預(yù)測方法一方面僅能獲取特征間的時序依賴關(guān)系，無法挖掘特征間的空間依賴性；另一方面無法根據(jù)任務(wù)的類型，動態(tài)的預(yù)測能耗，導(dǎo)致對IT設(shè)備能耗預(yù)測的不準確。針對以上問題，提出了一種基于長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（long short-term memory network， LSTM）和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（graph convolutional neural network， GCN）的IT設(shè)備能耗預(yù)測方法，首先使用LSTM捕捉IT設(shè)備能耗特征自身的時序依賴性，然后構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)，在通過GCN在圖結(jié)構(gòu)上挖掘特征間的空間依賴關(guān)系，并且階段性地捕捉IT設(shè)備的動態(tài)能耗模式，接下來采用注意力模塊根據(jù)特征重要性不同對特征加權(quán)學(xué)習(xí)，最終得出能耗預(yù)測結(jié)果。（剩余16127字）