一种基于数据中心网络流量预测与学习的智能节能控制方法
摘要:
本发明公开了一种基于数据中心网络流量预测与学习的智能节能控制方法,其特点是采用混合叠加的神经网络模型预测数据中心网络中的网络流量,使用DDPG算法的深度强化学习,以优化网络中的带宽分配和路由选择,实现数据中心网络的节能控制和未来网络流量的准确预测。本发明与现有技术相比具有预测结果精确和智能节能控制,大大优化了网络中的带宽分配和路由选择,实现对未来网络流量的有效准确预测,方法简便,优化的网络结构更加节能,较好的解决了数据中心网络的多物网络流问题。
0/0