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941.
基于模型预测控制的数据中心节能调度算法 总被引:1,自引:0,他引:1
如今日益增长的数据中心能耗,特别是冷却系统能耗已日益受到重视,降低系统能耗能够减少数据中心碳排放.提出了一种基于模型预测控制(model prediction control,简称MPC)的节能调度策略,该策略可以有效地减小数据中心冷却能耗.该方法采用动态电压频率调节技术来调整计算节点频率,从而减少节点间的热循环;所有节点的峰值温度可被保持在温度阈值下,在任务的执行中稳态误差较小.该方法可以通过动态频率调节来抑制由于负载类型变化造成的模型不确定性带来的内部扰动,分析结果表明,基于模型预测的温控算法系统开销较小,具有良好的可扩展性.基于该算法设计的控制器能够有效地降低输入温度,提高数据中心能耗效率.通过在实际数据中心内运行的模拟网上书店,该方法与安全最小热传递算法和传统反馈温控算法这两种经典方法相比,无论是在正常条件下还是在扰动存在的情况下都能取得较好的温度抑制效果,系统性能如吞吐率也达到最大.在相同的负载条件下,该方法能够获得最小的输入峰值温度和最小的冷却能耗. 相似文献
942.
944.
城市燃气公司为防止出现储气量过剩或不足等问题,必须要对天然气负荷量进行预测.对此,提出一种基于小波变换和长短期记忆网络的深度学习模型(wavelet_LSTM),对未来一年的天然气日负荷量进行预测.在某市燃气公司真实数据集上的实验结果表明,该模型有较高的准确性,可以较好地满足城市燃气公司的业务需求. 相似文献
945.
946.
XIE Cui-lan 《数字社区&智能家居》2008,(24)
文章研究和比较了视频编码标准H.263 和H.264中所采用的帧内预测技术,阐明了H.264中的空域帧内预测技术具有比H.263 中的频域帧内预测技术更佳的预测效果,能够更有效地提高压缩性能。 相似文献
947.
张青林 《计算机工程与应用》2014,50(12):71-76
针对移动自组织网络移动性在管理无线网络带宽资源可用性方面的重要性,为了更好地规划连续服务可用性和有效能源管理以提升网络的整体服务质量,提出了一种基于极端学习机的MANET移动性预测模型。利用ELM对MANET中的任意节点进行建模;假设已知每个移动节点当前的移动性信息(位置、速度和运动方向角度),以这种方式预测节点未来的位置和相邻节点之间未来的距离;基于几个标准移动性模型,产生更加真实、精确的移动性预测,从而更好地捕捉任意节点直角坐标系之间现有交互/相关性。使用标准移动性模型的仿真结果验证了所提模型的有效性,实验结果表明,提出的预测模型明显改进了传统基于多层感知器的模型,此外,当预测相邻节点之间未来距离时,避免了当前算法对预测精度的限制。 相似文献
948.
949.
预测控制方法自1970's提出后在学术界和工业应用领域都取得了很大的进展,尤其在工业过程控制方面成为一种重要的先进控制方法.根据工业过程控制的特点和进一步的需求,对近年来在工业过程控制领域预测控制方法取得的新进展进行综述,包括过程控制系统模型辩识,数据驱动的预测控制和在网络信息模式下的预测控制等.并对预测控制进一步的发展需求进行分析,介绍了欧盟正在进行的第七框架对于大系统分布式预测控制的研究内容. 相似文献
950.
数据预测在金融投资领域占有重要地位,预测中输入变量的选取影响着预测的速度和精度,传统方法选取输入变量主观性较强,预测效果欠佳。将遗传算法与BP网络结合,利用GA的全局搜索优化BP网络的结构参数,有效克服BP算法的局部收敛等问题。使用主成分分析法选取输入变量,并将GA—BP混合建模应用于沪市综合指数预测中。实验结果表明,该方法改善了预测精度,达到了较好的预测效果。 相似文献