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本发明涉及信息控制技术领域,公开了一种基于循环神经网络的多核芯片热管理方法。本发明使用循环神经网络的方法建立多核芯片热模型,传统的循环神经网络在对考虑静态功耗的多核芯片建立热模型时存在长期依赖性问题；采用回声状态网络的方法避免此问题,对多核芯片建立精确的热模型。再将热模型与改进的模型预测控制方法相结合,对多核芯片进行有效的热管理。此方法从多核芯片系统读取芯片温度然后使用卡尔曼滤波器计算状态变量,再将此变量代入基于回声状态网络的模型预测控制方法中,根据目标温度计算出对应的所需动态功率输入分布。本发明中精确的回声状态网络模型和先进的模型预测控制方法相结合能够发挥热管理的最佳效果。