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龙图腾网获悉南方电网大数据服务有限公司申请的专利基于深度学习的数据中心环境热通道预测算法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115718687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211456328.5，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权基于深度学习的数据中心环境热通道预测算法是由赵永国;郭俊峰;梅永坚;詹浩钦;李学彦设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的数据中心环境热通道预测算法在说明书摘要公布了：本发明涉及服务器环境热通道预测算法技术领域，公开了基于深度学习的数据中心环境热通道预测算法，包括以下步骤：S1：获取数据：从监控系统获取对应服务器的数据；S2：数据处理：将S1获取的数据处理成平均值，再进行归一化处理；S3：搭建BiRCNN网络模型；S4：模型训练：将S2处理后的数据输入BiRCNN网络模型并作为模型输出的目标，按一定比例分为训练集和测试集进行模型训练；S5：预测数据：保存模型训练参数，将新时刻数据输入BiRCNN网络模型即可对服务器对应的环境热通道平均温度进行预测；本发明有助于针对性对精密空调送风设定温度、回风设定温度、压缩机转速、风机转速等参数进行及时调控，优化数据中心AI群控算法节能效果，减少运维人员压力。

本发明授权基于深度学习的数据中心环境热通道预测算法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的数据中心环境热通道预测算法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取数据：从监控系统获取对应服务器的数据； S2：数据处理：将S1获取的数据处理成平均值，再进行归一化处理； S3：搭建BiRCNN网络模型； S4：模型训练：将S2处理后的数据输入BiRCNN网络模型并作为模型输出的目标，按一定比例分为训练集和测试集进行模型训练； S5：预测数据：保存模型训练参数，将新时刻数据输入BiRCNN网络模型即可对服务器对应的环境热通道平均温度进行预测； S1的具体方法为：从监控系统获取对应服务器的环境冷通道温度、环境热通道温度、服务器功率、精密空调风机转速、精密空调风机转速设定、15分钟后的环境热通道温度六种类型数据； S2的具体方法为：将获取的所有环境冷通道温度处理成一个环境冷通道平均温度、将获取的所有环境热通道温度处理成一个环境热通道平均温度、将获取的所有15分钟后环境热通道温度处理成一个15分钟后环境热通道平均温度，把处理好的环境冷通道平均温度、环境热通道平均温度、15分钟后环境热通道平均温度和服务器功率、精密空调风机转速、精密空调风机转速进行归一化； S3中BiRCNN网络模型包括：输入层、BiGRU层、卷积层、全连接层、输出层； 所述输入层输入的数据为环境冷通道平均温度、环境热通道平均温度、服务器功率、精密空调风机转速和精密空调风机转速； 所述卷积层通过卷积核提取时序数据中的关键信息； 所述全连接层将提取到的特征数据进一步进行计算汇总； 所述输出层采用sigmoid激活函数，输出15分钟后该服务器对应的环境热通道平均温度。

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