[发明专利]一种基于多模型组合模型的机房环境预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于多模型组合模型的机房环境预测方法，其特征在于，包括：

步骤S101、获取机房环境数据；

步骤S103、对所述机房环境数据进行预处理，对预处理后的数据进行特征选择，所述特征选择包括：

通过计算每个特征的方差，并根据阈值选择方差大于阈值的特征；

步骤S105、建立多模型组合模型，所述建立多模型组合模型，具体包括：

采用多种模型对特征选择后的机房环境数据中的单一特征的变化趋势分别进行预测，所述多种模型包括指数平滑法、自回归移动平均模型、长短期记忆网络以及支持向量机；

基于预测结果，调整每个模型输出结果的权重值；

基于调整后的权重值，将多个模型融合得到多模型组合模型，其计算公式为：

式中，a₁，a₂，a₃，a₄分别为各算法模型的权重值，y₁，y₂，y₃，y₄分别为各算法模型的预测值，计算得到的y为得到的多模型组合模型的预测结果；

步骤S107、对所述多模型组合模型进行评估，具体包括：

使用已知结果的测试数据集评估多模型组合模型，根据平均绝对误差MAE的值来评判多模型组合模型的效果，该MAE的计算公式为：

式中，表示多模型组合模型输出的某时间点的指标的实际值，表示对应时间点实际值对应的指标预测值，M表示预测时间点的区间大小；

步骤S109、基于通过评估的所述多模型组合模型对机房环境进行预测。

2.如权利要求1所述方法，其特征在于，在所述步骤S101之后还包括：建立机房环境数据库。

3.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述机房环境数据包括：温度、湿度、设备表面温度、粉尘、有害气体、噪声中的一种或多种。

4.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述特征选择包括：

根据数据规律，进行特征选择，去掉取值变化小的特征。

5.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤S103的对所述机房环境数据进行预处理具体包括：

采用归一化、填充缺失值、替代无效数据和去除数据中的噪声的方法进行数据清洗。

6.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤S109之后还包括：将所述多模型组合模型部署在线上，对机房环境进行预测。

7.一种实施如权利要求1至6任意一项所述方法的机房环境预测的系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，其用于获取机房环境数据；

数据预处理模块，其用于对所述机房环境数据进行预处理；

模型建立模块，其用于建立多模型组合模型；

趋势预测模块，其用于基于所述多模型组合模型对机房环境进行预测。