作者：李永利,牛弘勋,周杰,熊伟 单位：中国航天科工集团公司第十七研究所 出版：《计算机仿真》2019年第12期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJZ2019120370 DOC编号：DOCJSJZ2019120379 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 近年来，数据中心的功率密度不断增加，对数据中心的热管理提出了巨大的挑战。为了提高数据中心的散热效率，研究人员提出了主动通风地板，用以增加局部冷气供应，减少热点的出现。目前，学术界与工业界主要使用计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics，CFD)模型对主动地板的性能进行评价与预测，模型求解耗时长，且不能完全反映数据中心的细节几何结构。为解决上述问题，基于机器学习技术，提出了针对数据中心主动通风地板的神经网络(Artificial Neural Network，ANN)、线性回归和非线性回归热能效预测模型。模型的输入为通风地板的出风风速和地板上下压差，输出为机架入风口温度。模型训练采用真实数据中心获取的数据进行。实验证明，ANN模型相对于线性模型和非线性模型具有更好的预测精度，最终使用ANN模型对机架的入风口温度进行预测，结果显示不同机架入风口温度的平均预测误差小于0.6℃。

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