[发明专利]一种基于混合模型预测的数据中心站多元负荷预测方法在审
| 申请号： | 202111048836.5 | 申请日： | 2021-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN113762387A | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 李华;丁吉;杨东升;张化光;周博文;李广地;金硕巍;罗艳红;王迎春;闫士杰;杨波;陈乐 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李珉 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于混合模型预测的数据中心站多元负荷预测方法，涉及自动控制技术领域。本发明将数据中心站的多元数据分成春秋、夏、冬三类场景，居于各类场景的数据进行多元负荷预测，采用GRA方法对多元负荷数据进行特征分析和归一化，将处理后的数据输入到QPSO－BP神经网络进行预测，在预测算法方面，采用QPSO‑BP神经网络与XGBoost模型并行预测，将深度学习与机器学习技术同时运用于负荷预测，将两种集成学习方式有效结合，充分发挥两个模型优点，有助于获得更稳定、泛化能力更强的模型。混合预测模型能主动丰富维度单一的输入数据特征，避免数据采集过程中人为因素导致的数据误差对计算精度的影响，在负荷波动较大等特殊情况下也能实现高精度负荷预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 模型 预测 数据中心 多元 负荷 方法 | ||
【主权项】：
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