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度的精准调控，愈发关键。温湿度异常将导致设备故障、能耗增加和运营成本上升。为提高数据中心的运行效率并降低运营风险，文章提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM） 的温湿度预测方法。该方法通过对机房温湿度时序数据进行建模与预测，能够预警潜在的设备故障。实验结果表明，该方法在预测精度上优于传统统计模型，并在降低数据中心运行风险和维护成本方面具有显著应用价值。（剩余4503字）
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数据中心机房温湿度预测方法研究
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