随着信息技术的快速发展，数据中心设施，其能源消耗问题日益凸显。传统的数据中心能效优化方法往往依赖静态的规则或简单的启发式策略，难以应对复杂多变的操作环境和工作负载。为了解决这一问题，本文提出了一种结合机器学习技术的数据中心能效优化框架。
首先，我们收集了数据中心的历史操作数据，包括服务器利用率、冷却系统状态、能源消耗等多维度信息。这些数据经过清洗和预处理后，用于训练一个预测模型。该模型的目的是根据当前和历史数据预测未来的工作负载以及相应的最优资源配置策略。
我们采用了多种机器学习算法进行模型构建，包括但不限于决策树、随机森林和支持向量机。通过交叉验证和超参数调优，我们选择了一个具有最佳泛化能力的模型作为我们的预测工具。
在预测模型的基础上，我们设计了一个实时优化系统。该系统能够接收来自数据中心监控系统的实时数据输入，并
