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J-GLOBAL ID：201702289069742145   整理番号：17A0143402

データセンタの温度分布を予測するための畳込みニューラルネットワークの応用【Powered by NICT】

Application of Convolutional Neural Network to Prediction of Temperature Distribution in Data Centers

著者 (4件)： Tashiro Shinya ,  Nakamura Yutaka ,  Matsuda Kazuhiro ,  Matsuoka Morito
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CLOUD  ページ： 656-661  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたデータ中心の温度分布を予測するためのモデルを提案した。温度分布の変化は,データセンタの局所構造に依存し,装置の配置とサーバタイプである。データセンターにおける種々の物理的関係が以前の研究でネットワークとしてモデル化したが,データ中心の構造を自動的に抽出する機構ではなかった。CNNの使用は,局所構造を適応学習するための技術,学習複雑な特徴を可能にしている,データセンターにおける種々の物理的関係である。実験データセンターからの実データを用いて提案したモデルの性能を評価した。評価は,提案したモデルが0.42msの48か所に20将来の温度分布を予測したところ,0.96°の根平均二乗誤差(RMSE)であることを示した。この精度は単純な線形予測モデルに於ける劇的な改善であり,精度はこれらの温度予測に基づいてエアコンの制御を可能にするために十分であった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 線形予測 ,  *ニューラルネットワーク ,  *データセンタ ,  学習 ,  *温度分布 ,  空気調和装置 ,  *ネットワーク ,  *畳込み ,  モデリング
準シソーラス用語： 温度予測 ,  平均二乗誤差 ,  適応学習 ,  局所構造 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： データセンタ ,  温度分布 ,  予測 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  応用