机房温湿度变化趋势预测模型探究

• 作者: 宋庆武 王会羽 黄高攀
• 来源期刊: 产业与科技论坛
• 关键词: 机房温湿度 主成分分析(PCA) 监督性机器学习算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 科技创新
• 页码范围: 67-68
• 页数: 2页
• 字数: 859字
• 语种: 中文

摘要

机房的设备和机房环境有着非常密切的关系,特别是温湿度环境. 如果控制不当,容易造成机房温度过低、湿度过高、耗能过大,甚至影响设备的运行以及使用寿命等问题. 本文利用主成分分析( PCA)建立温湿度变化模型,采用监督性机器学习算法( BP神经网络)进行预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄高攀	江苏省电力公司信息通信分公司	6	11	2.0	3.0
2	王会羽	江苏省电力公司信息通信分公司	2	2	1.0	1.0
3	宋庆武		21	9	2.0	2.0