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龍圖騰網獲悉南京大學;中國聯合網絡通信有限公司廣東省分公司申請的專利一種基于深度聚類的數據中心時間序列預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120196973B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510669013.6，技術領域涉及：G06F18/2321；該發明授權一種基于深度聚類的數據中心時間序列預測方法及系統是由周海波;姜高翔;程博;孫宇;周壯;李稷楠設計研發完成，并于2025-05-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度聚類的數據中心時間序列預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度聚類的數據中心時間序列預測方法及系統，方法包括：實時接收來自于數據中心物聯網設備傳入的時間序列數據；通過用于概念漂移狀況檢測的聚類算法，結合特征提取與聚類模型，檢查數據的概念相對類別；使用基于集成學習的預測算法，根據概念相對類別，選擇一個或融合選擇的多個不同已經完成訓練的預測模型，得到實時的時間序列預測結果。本發明能夠有效處理數據中心場景下頻繁出現的概念漂移現象，提高預測的穩定性。真實數據集下的測試結果證明了本發明用于概念漂移狀況檢測的聚類算法和預測模型的結合，在數據中心場景下取得了卓越的性能，在預測準確率和面對概念漂移狀態下的性能方面，均優于已有模型。

本發明授權一種基于深度聚類的數據中心時間序列預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度聚類的數據中心時間序列預測方法，其特征在于，包括如下步驟： 實時接收來自于數據中心物聯網設備傳入的時間序列數據，包括數據中心機房溫濕度、IT負載、冷卻系統中能主動調節的工作狀況、冷卻系統中不能主動調節的監測變量以及冷卻系統各部分能耗； 通過用于概念漂移狀況檢測的聚類算法，結合特征提取與聚類模型，檢查數據的概念相對類別；聚類算法根據時間序列數據的分布，區分不同概念下的時間序列數據；所述概念相對類別為聚類算法的聚類結果或軟聚類結果；聚類算法采用在變分自編碼器中增加聚類器實現，在變分自編碼器中，通過編碼器將原始時間序列數據x生成的隱變量z，將隱變量z通過聚類器得到另一隱變量y，作為聚類標簽，通過解碼器將z和y共同重構生成數據，同時y通過條件先驗生成器重構生成隱變量； 使用基于集成學習的預測算法，根據概念相對類別，選擇一個或融合選擇的多個不同已經完成訓練的預測模型，得到實時的時間序列預測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京大學;中國聯合網絡通信有限公司廣東省分公司，其通訊地址為：210093 江蘇省南京市鼓樓區漢口路22號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。