一种温度的预测方法、装置、存储介质和计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种温度的预测方法、装置、存储介质和计算机设备。该方法包括：根据构建的温度矩阵、原位置矩阵和原状态矩阵生成多个特征向量；对每个特征向量进行特征编码，生成每个特征向量对应的输出向量；根据多个输出向量，生成每个输出向量对应的预测温度向量；根据多个预测温度向量，预测温度。本发明专利技术实施例提供的技术方案中，能够根据构建的温度矩阵、原位置矩阵和原状态矩阵生成预测温度向量，从而根据预测温度向量实现对信息设备的温度预测，提高了预测温度的效率。提高了预测温度的效率。提高了预测温度的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种温度的预测方法、装置、存储介质和计算机设备


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种温度的预测方法、装置、存储介质和计算机设备。

技术介绍

[0002]机房中的信息设备正常运行的工作温度一般在0～40℃，机房制冷一直是数据中心运维的一项重要内容。相关技术中，当信息设备产生高温告警时，需要运维人员在远程监测到高温告警后，进入机房查明设备高温告警原因，再采取相应的局部散热降温措施，不能有效地预测信息设备的温度，降低了预测温度的效率。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种温度的预测方法、装置、存储介质和计算机设备，用以提高预测温度的效率。
[0004]一方面，本专利技术实施例提供了一种温度的预测方法，包括：
[0005]根据构建的温度矩阵、原位置矩阵和原状态矩阵生成多个特征向量；
[0006]对每个特征向量进行特征编码，生成每个特征向量对应的输出向量；
[0007]根据多个输出向量，生成每个输出向量对应的预测温度向量；
[0008]根据多个预测温度向量，预测温度。
[0009]可选地，所述根据构建的温度矩阵、原位置矩阵和原状态矩阵生成多个特征向量，包括：
[0010]对所述原位置矩阵通过嵌入算法进行矩阵编码，生成位置矩阵；
[0011]对所述原状态矩阵通过嵌入算法进行矩阵编码，生成状态矩阵；
[0012]对所述温度矩阵、所述位置矩阵和所述状态矩阵进行相加运算，生成相加矩阵；
>[0013]对所述相加矩阵进行转置计算，生成相加转置矩阵；
[0014]对所述相加转置矩阵进行拆分，生成多个特征向量。
[0015]可选地，所述对每个特征向量进行特征编码，生成每个特征向量对应的输出向量，包括：
[0016]通过构建的来自变换器的双向编码器表征量模型，对每个特征向量进行特征编码，生成每个特征向量对应的输出向量。
[0017]可选地，所述通过构建的来自变换器的双向编码器表征量模型，对每个特征向量进行特征编码，生成每个特征向量对应的输出向量，包括：
[0018]对构造的第一权重矩阵与每个特征向量进行叉乘计算，生成输入编码矩阵；
[0019]对构造的第二权重矩阵与每个特征向量进行叉乘计算，生成输入权重矩阵；
[0020]对构造的第三权重矩阵与每个特征向量进行叉乘计算，生成输出权重矩阵；
[0021]根据所述输入编码矩阵和所述输入权重矩阵，生成自注意力编码矩阵；
[0022]通过softmax算法对所述自注意力编码矩阵进行计算，生成概率矩阵；
[0023]对所述概率矩阵与所述输出权重矩阵进行叉乘计算，生成前馈向量编码矩阵；
[0024]对所述前馈向量编码矩阵进行拆分，生成多个输出向量。
[0025]可选地，所述根据多个输出向量，生成每个输出向量对应的预测温度向量，包括：
[0026]通过梯度提升决策树GBDT算法对多个输出向量进行计算，生成每个输出向量对应的预测温度向量。
[0027]可选地，所述根据所述输入编码矩阵和所述输入权重矩阵，生成自注意力编码矩阵，包括：
[0028]通过公式对所述输入编码矩阵和所述输入权重矩阵进行计算，生成自注意力编码矩阵，其中，A为所述自注意力编码矩阵，Q为所述输入编码矩阵，K为所述输入权重矩阵，m为所述输入编码矩阵的行数。
[0029]另一方面，本专利技术实施例提供了一种温度的预测装置，包括：
[0030]第一生成模块，用于根据构建的温度矩阵、原位置矩阵和原状态矩阵生成多个特征向量；
[0031]第二生成模块，用于对每个特征向量进行特征编码，生成每个特征向量对应的输出向量；
[0032]第三生成模块，用于根据多个输出向量，生成每个输出向量对应的预测温度向量；
[0033]预测模块，用于根据多个预测温度向量，预测温度。
[0034]可选地，所述第一生成模块包括：
[0035]第一生成子模块，用于对所述原位置矩阵通过嵌入算法进行矩阵编码，生成位置矩阵；
[0036]第二生成子模块，用于对所述原状态矩阵通过嵌入算法进行矩阵编码，生成状态矩阵；
[0037]第三生成子模块，用于对所述温度矩阵、所述位置矩阵和所述状态矩阵进行相加运算，生成相加矩阵；
[0038]第四生成子模块，用于对所述相加矩阵进行转置计算，生成相加转置矩阵；
[0039]第五生成子模块，用于对所述相加转置矩阵进行拆分，生成多个特征向量。
[0040]另一方面，本专利技术实施例提供了一种存储介质，包括：所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述温度的预测方法。
[0041]另一方面，本专利技术实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指令的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，其特征在于，所述程序指令被处理器加载并执行时实现上述温度的预测方法的步骤。
[0042]本专利技术实施例提供的温度的预测方法的技术方案中，根据构建的温度矩阵、原位置矩阵和原状态矩阵生成多个特征向量；对每个特征向量进行特征编码，生成每个特征向量对应的输出向量；根据多个输出向量，生成每个输出向量对应的预测温度向量；根据多个预测温度向量，预测温度。本专利技术实施例提供的技术方案中，能够根据构建的温度矩阵、原位置矩阵和原状态矩阵生成预测温度向量，从而根据预测温度向量实现对信息设备的温度预测，提高了预测温度的效率。
【附图说明】
[0043]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0044]图1为本专利技术实施例提供的一种温度的预测方法的流程图；
[0045]图2为图1中根据构建的温度矩阵、原位置矩阵和原状态矩阵生成多个特征向量的流程图；
[0046]图3为图1中对每个特征向量进行特征编码，生成每个特征向量对应的输出向量的流程图；
[0047]图4为本专利技术实施例提供的一种温度的预测装置的结构示意图；
[0048]图5为图4中第一生成模块的结构示意图；
[0049]图6为图4中第二生成模块的结构示意图；
[0050]图7为本专利技术实施例提供的一种计算机设备的示意图。
【具体实施方式】
[0051]为了更好的理解本专利技术的技术方案，下面结合附图对本专利技术实施例进行详细描述。
[0052]应当明确，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0053]在本专利技术实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种温度的预测方法，其特征在于，包括：根据构建的温度矩阵、原位置矩阵和原状态矩阵生成多个特征向量；对每个特征向量进行特征编码，生成每个特征向量对应的输出向量；根据多个输出向量，生成每个输出向量对应的预测温度向量；根据多个预测温度向量，预测温度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据构建的温度矩阵、原位置矩阵和原状态矩阵生成多个特征向量，包括：对所述原位置矩阵通过嵌入算法进行矩阵编码，生成位置矩阵；对所述原状态矩阵通过嵌入算法进行矩阵编码，生成状态矩阵；对所述温度矩阵、所述位置矩阵和所述状态矩阵进行相加运算，生成相加矩阵；对所述相加矩阵进行转置计算，生成相加转置矩阵；对所述相加转置矩阵进行拆分，生成多个特征向量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每个特征向量进行特征编码，生成每个特征向量对应的输出向量，包括：通过构建的来自变换器的双向编码器表征量模型，对每个特征向量进行特征编码，生成每个特征向量对应的输出向量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过构建的来自变换器的双向编码器表征量模型，对每个特征向量进行特征编码，生成每个特征向量对应的输出向量，包括：对构造的第一权重矩阵与每个特征向量进行叉乘计算，生成输入编码矩阵；对构造的第二权重矩阵与每个特征向量进行叉乘计算，生成输入权重矩阵；对构造的第三权重矩阵与每个特征向量进行叉乘计算，生成输出权重矩阵；根据所述输入编码矩阵和所述输入权重矩阵，生成自注意力编码矩阵；通过softmax算法对所述自注意力编码矩阵进行计算，生成概率矩阵；对所述概率矩阵与所述输出权重矩阵进行叉乘计算，生成前馈向量编码矩阵；对所述前馈向量编码矩阵进行拆分，生成多个输出向量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个输出向量，生成每个输出向量对应的预测温...

【专利技术属性】
技术研发人员：张佳祺，陈华东，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：