[發(fā)明專利]一種基于BP神經網絡的節(jié)能控制系統(tǒng)

無效

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• 申請日: 2011-09-19
• 公開（公告）號: CN102445980A
• 公開（公告）日: 2012-05-09
• 發(fā)明（設計）人: 吳楠;張東;周雄;熊坤;何志平
• 申請（專利權）人: 浪潮電子信息產業(yè)股份有限公司
• 主分類號: G06F1/32
• 分類號: G06F1/32;G06N3/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

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技術領域

本發(fā)明涉及計算機領域，尤其是涉及一種基于BP神經網絡的節(jié)能控制系統(tǒng)。

背景技術

我國政府對節(jié)能減排和提高能源效率非常重視。尤其是面對近年來全世界范圍的能源緊缺以及自然環(huán)境的不斷破壞，政府更是大力鼓勵企業(yè)調整產業(yè)結構，淘汰落后產能，加快步伐研制和生產節(jié)能環(huán)保產品。同時，政府還通過多種財政措施，引導消費者購買節(jié)能環(huán)保和使用新型清潔能源的產品。

隨著科技的不斷進步，近年來各行業(yè)對大規(guī)模計算能力的要求都日益突出，高性能計算機系統(tǒng)在眾多領域都取得了很大的發(fā)展。在我們國家的大飛機設計，神舟飛船研制和發(fā)射，基因研究，氣象預測以及石油勘探等重大科研項目和工業(yè)生產中，高性能計算機系統(tǒng)都得到了廣泛的應用。然而不能忽視的是，高性能計算機系統(tǒng)在提供強大的信息處理能力的同時，也消耗了大量的能源。提高系統(tǒng)的能源效率是現階段高性能計算機研究的重要課題。

人工神經網絡（ANN）是一種數學模型或計算模型，它試圖模擬生物神經網絡的結構和功能。神經網絡由大量的神經元以及神經元之間的連接組成。神經網絡是自適應系統(tǒng)，能夠根據外部或內部的信息流改變其自身結構。通常使用神經網絡作為非線性統(tǒng)計數據的建模工具，用來模擬輸入和輸出之間復雜關系以及識別數據模型。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的是提供一種基于BP神經網絡的節(jié)能控制系統(tǒng)。

本發(fā)明的目的是按以下方式實現的，在本發(fā)明所述基于BP神經網絡的節(jié)能控制系統(tǒng)中，將操作系統(tǒng)內核各關鍵資源管理模塊的運行狀態(tài)數據以及系統(tǒng)關鍵資源的負載信息，作為神經網絡子系統(tǒng)的輸入，借助神經網絡對非線性、復雜系統(tǒng)運行過程及特征的有效識別和預測，生成適用的系統(tǒng)運行策略，系統(tǒng)節(jié)能主控程序據此設置系統(tǒng)中各類設備的節(jié)電模式，以實現在保證系統(tǒng)穩(wěn)定提供滿足應用需求的性能的同時，有效地減少電能消耗。

本發(fā)明所述基于BP神經網絡的節(jié)能控制系統(tǒng)的體系結構可選的包括如下組成部分：操作系統(tǒng)內核任務計數器，操作系統(tǒng)內核調度程序監(jiān)視器，操作系統(tǒng)內核負載平衡程序監(jiān)視器，操作系統(tǒng)內核內存分配程序監(jiān)視器，操作系統(tǒng)內核中斷路由監(jiān)視器，操作系統(tǒng)內核高速緩存監(jiān)視器，操作系統(tǒng)內核交換區(qū)監(jiān)視器，操作系統(tǒng)內核網絡協(xié)議棧監(jiān)視器；系統(tǒng)處理器負載監(jiān)視器，系統(tǒng)內存負載監(jiān)視器，系統(tǒng)存儲負載監(jiān)視器，系統(tǒng)網絡負載監(jiān)視器；神經網絡子系統(tǒng)；系統(tǒng)節(jié)能主控程序。?????

在本發(fā)明所述基于BP神經網絡的節(jié)能控制系統(tǒng)中，包括操作系統(tǒng)內核任務計數器，操作系統(tǒng)內核任務計數器，操作系統(tǒng)內核調度程序監(jiān)視器，操作系統(tǒng)內核負載平衡程序監(jiān)視器，操作系統(tǒng)內核內存分配程序監(jiān)視器，操作系統(tǒng)內核中斷路由監(jiān)視器，操作系統(tǒng)內核高速緩存監(jiān)視器，操作系統(tǒng)內核交換區(qū)監(jiān)視器，操作系統(tǒng)內核網絡協(xié)議棧監(jiān)視器；系統(tǒng)處理器負載監(jiān)視器，系統(tǒng)內存負載監(jiān)視器，系統(tǒng)存儲負載監(jiān)視器，系統(tǒng)網絡負載監(jiān)視器；神經網絡子系統(tǒng)；系統(tǒng)節(jié)能主控程序在內的各組件，均實現為操作系統(tǒng)運行在內核態(tài)的內核模塊，但也可以選擇實現為運行在用戶態(tài)的應用程序。

在本發(fā)明所述基于BP神經網絡的節(jié)能控制系統(tǒng)中，操作系統(tǒng)內核各關鍵資源管理模塊的運行狀態(tài)數據由下列組件偵測并發(fā)送至神經網絡子系統(tǒng)輸入層：操作系統(tǒng)內核任務計數器，操作系統(tǒng)內核調度程序監(jiān)視器，操作系統(tǒng)內核負載平衡程序監(jiān)視器，操作系統(tǒng)內核內存分配程序監(jiān)視器，操作系統(tǒng)內核中斷路由監(jiān)視器，操作系統(tǒng)內核高速緩存監(jiān)視器，操作系統(tǒng)內核交換區(qū)監(jiān)視器，操作系統(tǒng)內核網絡協(xié)議棧監(jiān)視器。

在本發(fā)明所述基于BP神經網絡的節(jié)能控制系統(tǒng)中，系統(tǒng)關鍵資源的負載信息由下列組件偵測并發(fā)送至神經網絡子系統(tǒng)輸入層：系統(tǒng)處理器負載監(jiān)視器，系統(tǒng)內存負載監(jiān)視器，系統(tǒng)存儲負載監(jiān)視器，系統(tǒng)網絡負載監(jiān)視器。

在本發(fā)明所述基于BP神經網絡的節(jié)能控制系統(tǒng)中，神經網絡子系統(tǒng)根據預先配置定時地或實時地接收由各計數器及監(jiān)視器提交的操作系統(tǒng)內核各關鍵資源管理模塊運行狀態(tài)數據以及系統(tǒng)關鍵資源負載信息，經神經網絡計算獲得適用于當前及未來短時的系統(tǒng)運行策略，繼而發(fā)送至系統(tǒng)節(jié)能主控程序。系統(tǒng)節(jié)能主控程序據此設置和調整計算機系統(tǒng)中CPU、內存、網絡設備、存儲設備以及其他設備的節(jié)電模式。

在本發(fā)明所述基于BP神經網絡的節(jié)能控制系統(tǒng)中，選用的神經網絡模型為基于BP算法的三層前饋神經網絡，并且將能夠有效地減小隨機因素的擾動以及抑制系統(tǒng)運行策略的抖動作為終止神經網絡訓練的必要條件。

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