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[發(fā)明專(zhuān)利]一種模型訓(xùn)練方法、能耗使用效率預(yù)測(cè)方法、裝置和介質(zhì)在審

專(zhuān)利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201911032302.6 申請(qǐng)日: 2019-10-28
公開(kāi)(公告)號(hào): CN110866528A 公開(kāi)(公告)日: 2020-03-06
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 夏恒;夏俐;趙千川;賈慶山;管曉宏;楊震;朱華;高江;岳上;韓建軍;栗權(quán);林森;趙靜洲;徐東;黃現(xiàn)東;鄭煥瓊 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: 騰訊科技(深圳)有限公司;清華大學(xué)
主分類(lèi)號(hào): G06K9/34 分類(lèi)號(hào): G06K9/34;G06K9/62
代理公司: 深圳翼盛智成知識(shí)產(chǎn)權(quán)事務(wù)所(普通合伙) 44300 代理人: 蔡艾瑩
地址: 518057 廣東省深圳*** 國(guó)省代碼: 廣東;44
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 模型 訓(xùn)練 方法 能耗 使用 效率 預(yù)測(cè) 裝置 介質(zhì)
【說(shuō)明書(shū)】:

發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練方法、能耗使用效率預(yù)測(cè)方法、裝置和介質(zhì),其中,首先獲取數(shù)據(jù)中心的歷史能耗使用效率,以及獲取對(duì)應(yīng)的歷史能耗使用效率相關(guān)特征;然后根據(jù)歷史能耗使用效率和歷史能耗使用效率相關(guān)特征構(gòu)建訓(xùn)練集和測(cè)試集;再構(gòu)建輕量梯度提升機(jī)模型,并根據(jù)訓(xùn)練集對(duì)輕量梯度提升機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練;最后根據(jù)測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練后的輕量梯度提升機(jī)模型的進(jìn)行校驗(yàn),當(dāng)校驗(yàn)通過(guò)時(shí),將訓(xùn)練后的輕量梯度提升機(jī)模型作為用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中心的能耗使用效率的能耗使用效率預(yù)測(cè)模型。相比于現(xiàn)有技術(shù),本發(fā)明能夠使得訓(xùn)練得到的能耗使用效率預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較高,從而更準(zhǔn)確的對(duì)數(shù)據(jù)中心的能耗使用效率進(jìn)行預(yù)測(cè)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種模型訓(xùn)練方法、能耗使用效率預(yù)測(cè)方法、裝置和介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著能源成本的不斷攀升以及人們對(duì)綠色環(huán)保的重視,對(duì)數(shù)據(jù)中心的節(jié)能需求越來(lái)越高。為了更好的對(duì)數(shù)據(jù)中心進(jìn)行節(jié)能控制,首先需要對(duì)數(shù)據(jù)中心的能耗使用效率進(jìn)行預(yù)測(cè)。

在現(xiàn)有技術(shù)中,對(duì)能耗使用效率的預(yù)測(cè)正在初步發(fā)展中,比如,可以采用嶺回歸算法來(lái)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中心的能耗使用效率,其針對(duì)不同數(shù)據(jù)中心的主要能耗組件不同的特點(diǎn),基于域適應(yīng)模型融合,以及不同數(shù)據(jù)中心之間的差異性,進(jìn)行針對(duì)性的預(yù)測(cè)。

在對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的研究和實(shí)踐過(guò)程中,本發(fā)明的發(fā)明人發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有的這種預(yù)測(cè)能耗使用效率的方式,在預(yù)測(cè)能耗使用效率的過(guò)程中,容易丟失部分信息,且其決定系數(shù)相較于普通回歸方法較低,導(dǎo)致整體預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度較差。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供一種模型訓(xùn)練方法、能耗使用效率預(yù)測(cè)方法、裝置和介質(zhì),可以訓(xùn)練得到預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度更高的能耗使用效率預(yù)測(cè)模型,從而利用該能耗使用效率預(yù)測(cè)模型對(duì)數(shù)據(jù)中心的能耗使用效率進(jìn)行更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

本發(fā)明實(shí)施例提供一種模型訓(xùn)練方法,包括:

獲取數(shù)據(jù)中心的歷史能耗使用效率,以及獲取對(duì)應(yīng)的歷史能耗使用效率相關(guān)特征;

根據(jù)所述歷史能耗使用效率和所述歷史能耗使用效率相關(guān)特征構(gòu)建訓(xùn)練集和測(cè)試集;

構(gòu)建輕量梯度提升機(jī)模型,并根據(jù)所述訓(xùn)練集對(duì)所述輕量梯度提升機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練;

根據(jù)所述測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練后的輕量梯度提升機(jī)模型的進(jìn)行校驗(yàn),當(dāng)校驗(yàn)通過(guò)時(shí),將所述訓(xùn)練后的輕量梯度提升機(jī)模型作為用于預(yù)測(cè)所述數(shù)據(jù)中心的能耗使用效率的能耗使用效率預(yù)測(cè)模型。

本發(fā)明實(shí)施例還提供一種模型訓(xùn)練裝置,包括:

數(shù)據(jù)獲取模塊,用于獲取數(shù)據(jù)中心的歷史能耗使用效率,以及獲取對(duì)應(yīng)的歷史能耗使用效率相關(guān)特征;

樣本構(gòu)建模塊,用于根據(jù)所述歷史能耗使用效率和所述歷史能耗使用效率相關(guān)特征構(gòu)建訓(xùn)練集和測(cè)試集;

模型訓(xùn)練模塊,用于構(gòu)建輕量梯度提升機(jī)模型,并根據(jù)所述訓(xùn)練集對(duì)所述輕量梯度提升機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練;

模型校驗(yàn)?zāi)K,用于根據(jù)所述測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練后的輕量梯度提升機(jī)模型的進(jìn)行校驗(yàn),當(dāng)校驗(yàn)通過(guò)時(shí),將所述訓(xùn)練后的輕量梯度提升機(jī)模型作為用于預(yù)測(cè)所述數(shù)據(jù)中心的能耗使用效率的能耗使用效率預(yù)測(cè)模型。

在一實(shí)施例中,在構(gòu)建輕量梯度提升機(jī)模型,并根據(jù)所述訓(xùn)練集對(duì)所述輕量梯度提升機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí),所述模型訓(xùn)練模塊用于:

構(gòu)建基于分類(lèi)回歸樹(shù)的輕量梯度提升機(jī)模型,并構(gòu)建對(duì)應(yīng)所述基于分類(lèi)回歸樹(shù)的輕量梯度提升機(jī)模型的目標(biāo)函數(shù);

根據(jù)所述訓(xùn)練集以及所述目標(biāo)函數(shù)對(duì)所述基于分類(lèi)回歸樹(shù)的輕量梯度提升機(jī)模型的進(jìn)行迭代訓(xùn)練。

在一實(shí)施例中,在根據(jù)所述訓(xùn)練集以及所述目標(biāo)函數(shù)對(duì)所述基于分類(lèi)回歸樹(shù)的輕量梯度提升機(jī)模型的進(jìn)行訓(xùn)練時(shí),所述模型訓(xùn)練模塊用于:

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