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芯片温度预测：基于LSTM与Transformer的深度学习模型对比研究

摘要

本文针对芯片温度预测问题，构建了一个包含多种传感器数据的时序数据集，并分别采用LSTM（长短期记忆网络）和Transformer两种深度学习架构进行温度预测。通过详细的模型设计、实现与对比分析，本文展示了两种模型在时序预测任务中的性能差异，并探讨了各自的优势与适用场景。全文共包含数据预处理、特征工程、模型构建、训练优化、结果评估等完整流程。

目录

1. 引言
2. 数据集构建与预处理
3. 理论基础
   • 3.1 LSTM网络原理
   • 3.2 Transformer网络原理
4. 实验设计与实现
   • 4.1 环境配置与数据准备
   • 4.2 LSTM模型实现
   • 4.3 Transformer模型实现
   • 4.4 模型训练策略
5. 实验结果与分析
6. 结论与展望
7. 参考文献
8. 完整代码附录

1. 引言

随着集成电路技术的快速发展，芯片的功耗密度不断增加，温度管理成为确保芯片稳定运行的关键因素。准确的温度预测对于动态热管理、功耗优化和系统可靠性至关重要。传统的热模型基于物理方程，但在复杂应用场景中难以精确建模。近年来，