一种网关设备降温方法、装置、网关设备及存储介质与流程

本发明涉及网络技术领域，尤其涉及一种网关设备降温方法、装置、网关设备及存储介质。

背景技术：

随着无线网络的网络实时性和带宽要求的不断加强，无线网关设备的无线规格也在不断调整，以满足不同的网络需求。而无线网关设备的无线规格发展需求，也将导致设备的相关器件的数量和功耗增加，使得网关设备工作时设备的温度增加，尤其对于目前趋于小型化、轻型化的产品设计而言，无疑增加了对网关设备进行降温的难度。

现有技术中，为了降低网关设备的温度，通常采用的方法是，当检测到网关设备的温度值高于预设阀值时，按照一定的规则降低网关设备的发射功率，使得网关设备的功耗减少，产热减少，以此来达到降温的目的。

然而，网关设备可能处于不同的工作状态中，按照同一种预设规则对网关设备的发射功率进行调节并不一定适用于网关设备的所有工作状态，导致现有技术适用的网关设备的工作状态具有一定局限性。

技术实现要素：

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种网关设备降温方法、装置、网关设备及存储介质，通过智能调节网关设备的运行参数，能够有效降低网关设备的部件温度，并且适用于网关设备不同的工作状态。

第一方面，本发明实施例提供了一种网关设备降温方法，所述方法包括：

每隔预设时间获取网关设备的部件温度和运行参数；所述运行参数包括所述网关设备的发射功率、所述网关设备的功率放大器的使能占空比和工作天线数量；

判断所述部件温度是否小于预设的温度阈值；

当所述部件温度不小于所述温度阈值时，根据预设的调节规则调节预设的温度控制模型的至少一个降温因子，并根据每一次调节后的降温因子计算获得温度预测值，直至所述温度预测值小于所述温度阈值时，根据所述温度预测值对应的降温因子调节所述网关设备的运行参数；

当所述部件温度小于所述温度阈值时，将所述部件温度和所述运行参数存储于优化样本集，并根据所述优化样本集对所述温度控制模型的至少一个权重因子进行优化。

优选地，在所述根据所述温度预测值对应的降温因子调节所述网关设备的运行参数之后，所述方法还包括：

获取所述网关设备的调节后的部件温度和调节后的运行参数；

判断所述调节后的部件温度是否大于所述温度预测值，且所述调节后的部件温度与所述温度预测值的差值大于预设的温差阈值；

当所述调节后的部件温度大于所述温度预测值，且所述差值大于所述温差阈值时，根据所述调节规则调节所述温度控制模型的至少一个降温因子，并根据每一次调节后的降温因子计算获得新的温度预测值，直至所述新的温度预测值小于所述温度阈值时，根据所述新的温度预测值对应的降温因子调节所述网关设备的运行参数；

当所述调节后的部件温度不大于所述温度预测值，或所述差值不大于所述温差阈值时，将所述调节后的部件温度和所述调节后的运行参数存储于所述优化样本集，并根据所述优化样本集对所述温度控制模型的至少一个权重因子进行优化。

优选地，所述根据预设的调节规则调节预设的温度控制模型的至少一个降温因子，具体包括：

根据预设的降温因子的调节顺序和调节步长调节所述温度控制模型的至少一个降温因子。

优选地，所述方法通过以下步骤调节所述温度控制模型的至少一个降温因子，直至所述温度预测值小于所述温度阈值：

s1301、对于任意一个降温因子，根据所述降温因子的调节步长调节所述降温因子；

s1302、根据调节后的降温因子计算当前温度预测值，并判断所述当前温度预测值是否小于所述温度阈值；

s1303、当所述当前温度预测值不小于所述温度阈值时，判断所述降温因子是否达到预设的调节阈值；

s1304、当所述降温因子未达到所述调节阈值时，根据所述降温因子的调节步长调节所述降温因子，返回s1302；

s1305、当所述降温因子达到所述调节阈值时，按照所述调节顺序调节下一顺序降温因子。

优选地，所述降温因子包括所述网关设备的发射功率、所述网关设备的功率放大器的使能占空比和所述网关设备的工作天线数量。

优选地，所述温度控制模型中包括以下函数：

t＝a^tx＝a0×x+a1×p+a2×d+a3×s

其中，x为降温因子向量，且x＝[x,p,d,s]^t；a为权重因子向量，且a＝[a0,a1,a2,a3]^t；权重因子向量a中的a0、a1、a2和a3分别为降温因子向量x中的预设常量x、所述网关设备的发射功率p、所述功率放大器的使能占空比d、所述网关设备的工作天线数量s的权重因子；t为所述温度预测值。

优选地，所述根据所述优化样本集对所述温度控制模型的至少一个权重因子进行优化具体包括：

获取损失函数j(a)：

其中，m为所述优化样本集所包含的优化样本的数量，t⁽ⁱ⁾为所述优化样本集中第i个优化样本所对应的部件温度，t⁽ⁱ⁾为第i个优化样本所对应的温度预测值，且t⁽ⁱ⁾＝a^tx⁽ⁱ⁾＝a0×x+a1×p⁽ⁱ⁾+a2×d⁽ⁱ⁾+a3×s⁽ⁱ⁾；x⁽ⁱ⁾＝[x,p⁽ⁱ⁾,d⁽ⁱ⁾,s⁽ⁱ⁾]^t为第i个优化样本所对应的降温因子向量；m≥i≥1；

根据所述损失函数，获得权重因子向量优化值；

根据所述权重因子向量优化值对所述温度控制模型的权重因子进行优化。

优选地，所述根据所述损失函数，获得权重因子向量优化值具体包括：

当降温因子向量x＝[x,p,d,s]^t为列满秩矩阵，且m小于预设阈值时，根据正规化方程a＝(x^tx)^-1·x^t·t和所述损失函数，计算获得权重因子向量优化值。

优选地，所述根据所述损失函数，获得权重因子向量优化值具体包括：

当降温因子向量x＝[x,p,d,s]^t不为列满秩矩阵，或者m不小于预设阈值时，获取所述损失函数取极小值时的损失函数方程，并通过根据以下公式和所述损失函数取极小值时的损失函数方程，计算权重因子aj：

其中，aj为所述温度控制模型的权重因子，j为权重因子向量a中的a0、a1、a2和a3的序列编号，j取值为0,1,2,3；α为所述温度控制模型的学习率；

根据计算获得的权重因子aj，获得权重因子向量优化值。

第二方面，本发明实施例还提供了一种网关设备降温装置，所述装置包括：

获取模块，用于每隔预设时间获取网关设备的部件温度和运行参数；所述运行参数包括所述网关设备的发射功率、所述网关设备的功率放大器的使能占空比和工作天线数量；

判断模块，用于判断所述部件温度是否小于预设的温度阈值；

调节模块，用于当所述部件温度不小于所述温度阈值时，根据预设的调节规则调节预设的温度控制模型的至少一个降温因子，并根据每一次调节后的降温因子计算获得温度预测值，直至所述温度预测值小于所述温度阈值时，根据所述温度预测值对应的降温因子调节所述网关设备的运行参数；

优化模块，用于当所述部件温度小于所述温度阈值时，将所述部件温度和所述运行参数存储于优化样本集，并根据所述优化样本集对所述温度控制模型的至少一个权重因子进行优化。

第三方面，本发明实施例还提供了一种网关设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面任意一项所述的网关设备降温方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述第一方面任意一项所述的网关设备降温方法。

上述提供的一种网关设备降温方法、装置、网关设备及存储介质，能够在网关设备的部件温度超过温度阈值时，通过调节温度控制模型的降温因子模拟出温度预测值，根据调节后的降温因子调节网关设备的运行参数，使得网关设备调节运行参数后，产热减少，有效地降低了网关设备的温度；同时，对网关设备的运行参数的调节并不是按照预设的规则进行的，而是通过温度控制模型根据网关设备的运行参数模拟获得的，而且将在部件温度小于温度阈值时所对应的部件温度和运行参数存储于优化样本集，温度控制模型根据优化样本集学习后对权重因子进行优化，使得温度控制模型的温度预测能力不断提高，网关设备在不同的工作状态下均可通过温度控制模型定制出针对该工作状态下的运行参数的调节策略，能够适用于网关设备不同的工作状态中。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种网关设备降温方法的一个优选实施例的流程图；

图2是图1所示实施例中的步骤s130的一个优选实施例的流程图；

图3是本发明实施例提供的一种网关设备降温装置的结构示意图；

图4是本发明实施例提供的一种网关设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供了一种网关设备降温方法，请参阅图1，图1是本发明实施例提供的一种网关设备降温方法的一个优选实施例的流程图，具体的，所述方法包括：

s110、每隔预设时间获取网关设备的部件温度和运行参数；所述运行参数包括所述网关设备的发射功率、所述网关设备的功率放大器的使能占空比和工作天线数量；

s120、判断所述部件温度是否小于预设的温度阈值；

s130、当所述部件温度不小于所述温度阈值时，根据预设的调节规则调节预设的温度控制模型的至少一个降温因子，并根据每一次调节后的降温因子计算获得温度预测值，直至所述温度预测值小于所述温度阈值时，根据所述温度预测值对应的降温因子调节所述网关设备的运行参数；

s140、当所述部件温度小于所述温度阈值时，将所述部件温度和所述运行参数存储于优化样本集，并根据所述优化样本集对所述温度控制模型的至少一个权重因子进行优化。

其中，温度控制模型包含能够控制网关设备的温度的自变量，即降温因子，以及因变量温度预测值。部件温度是网关设备工作时，网关设备的温度测量点所在部件的温度，例如温度测量点位于网关设备的壳体，则部件温度为网关设备工作时壳体的温度；又如温度测量点位于网关设备的芯片表面，则部件温度为网关设备工作时芯片的温度。功率放大器的使能占空比是指在功率放大器的一个脉冲周期内，控制功率放大器的使能时间占总时间的比例；例如功率放大器的使能脉冲为高电平，使能时间为0.5秒，一个脉冲周期为1秒，则功率放大器的使能占空比为50％。网关设备的工作天线数量是指网关设备运行时，处于工作状态的天线的数量，例如网关设备设置了4条天线，某时刻下通过控制射频开关关闭了其中的1条天线，则此时网关设备的工作天线数量为3。

具体的，每隔预设时间获取网关设备的部件温度和运行参数；运行参数包括网关设备的发射功率、网关设备的功率放大器的使能占空比和工作天线数量；判断部件温度是否小于预设的温度阈值；当部件温度不小于温度阈值时，说明网关设备部件温度过高，有可能会影响网关设备的正常使用，则根据预设的调节规则调节预设的温度控制模型的至少一个降温因子，并根据每一次调节后的降温因子计算获得温度预测值，每一次计算获得温度预测值，均判断获得的温度预测值是否小于预设的温度阈值，并在获得的温度预测值不小于预设的温度阈值继续对降温因子进行调节，直至温度预测值小于温度阈值；当温度预测值小于温度阈值时，根据温度预测值对应的降温因子调节网关设备的运行参数，使得网关设备能通过调节后的运行参数降温；当部件温度小于温度阈值时，网关设备的运行参数适宜，则将部件温度和运行参数存储于优化样本集，温度控制模型根据优化样本集进行学习，对温度控制模型的至少一个权重因子进行优化，以使温度控制模型能够更好地模拟、预测出网关设备的温度预测值。

本发明实施例提供的一种网关设备降温方法，能够在网关设备的部件温度超过温度阈值时，通过调节温度控制模型的降温因子模拟出温度预测值，根据调节后的降温因子调节网关设备的运行参数，使得网关设备调节运行参数后，产热减少，有效地降低了网关设备的温度；同时，对网关设备的运行参数的调节并不是按照预设的规则进行的，而是通过温度控制模型根据网关设备的运行参数模拟获得的，而且将在部件温度小于温度阈值时所对应的部件温度和运行参数存储于优化样本集，温度控制模型根据优化样本集学习后对权重因子进行优化，使得温度控制模型的温度预测能力不断提高，网关设备在不同的工作状态下均可通过温度控制模型定制出针对该工作状态下的运行参数的调节策略，能够适用于网关设备不同的工作状态中。

可选的，部件温度设置为壳体温度时，能够考虑网关设备所在的外部环境对网关设备的温度影响，使得所述降温方法能以控制壳体温度为目标来调节温度控制模型的降温因子，以实现网关设备的壳体温度的降温，能防止用户被灼伤或使网关设备的壳体保持在用户舒适的温度范围内，提高网关设备的使用安全性。

可选地，对于一些额外设置有排热扇的网关设备，降温因子还可以包括排热扇的开启数量或者排热扇的风力挡位等。可选地，若网关设备中各天线的特性参数不同，例如天线工作时的功耗不同，各天线的工作对网关设备的产热量有不同影响时，降温因子还可以包括工作天线相应的特性参数。

可选地，对温度控制模型中的至少一个降温因子进行调节时，可以是同时调节多个降温因子，也可以是每次调节只针对一个降温因子，多个降温因子依次循环调节直至计算获得的温度预测值小于温度阈值。

优选地，判断所述部件温度是否小于预设的温度阈值具体包括：判断所述部件温度是否在预设的时间长度内持续小于预设的温度阈值。相应地，对温度控制模型的调节也是在部件温度在预设的时间长度内持续不小于预设的温度阈值时进行；对权重因子的优化是在部件温度在预设的时间长度内持续小于预设的温度阈值时进行。由于网关设备由的部件温度可能会受到某些暂时的不稳定的因素的影响，在不稳定因素消除后网关设备的部件温度可能会自动恢复正常，故判断部件温度是否在预设的时间长度内持续小于预设的温度阈值，可以减少不必要的降温措施。

需要说明的是，本发明实施例提供的一种网关设备降温方法由于在对网关设备的运行参数进行调节后，网关设备的部件温度依然会被获取到，所以调节运行参数后的网关设备的部件温度可作为下一时刻获得到的部件温度，若判断此时的部件温度小于温度阈值，就会根据此时的部件温度和网关设备的运行参数对温度控制模型的至少一个权重因子进行优化，故本发明实施例提供的一种网关设备降温方法在部件小于温度阈值时，均会对温度控制模型的权重因子进行优化，不管部件温度是通过调节网关设备的运行参数后达到的，还是网关设备原本就小于温度阈值的部件温度。

优选地，在所述根据所述温度预测值对应的降温因子调节所述网关设备的运行参数之后，所述方法还包括：

获取所述网关设备的调节后的部件温度和调节后的运行参数；

判断所述调节后的部件温度是否大于所述温度预测值，且所述调节后的部件温度与所述温度预测值的差值大于预设的温差阈值；

当所述调节后的部件温度大于所述温度预测值，且所述差值大于所述温差阈值时，根据所述调节规则调节所述温度控制模型的至少一个降温因子，并根据每一次调节后的降温因子计算获得新的温度预测值，直至所述新的温度预测值小于所述温度阈值时，根据所述新的温度预测值对应的降温因子调节所述网关设备的运行参数；

当所述调节后的部件温度不大于所述温度预测值，或所述差值不大于所述温差阈值时，将所述调节后的部件温度和所述调节后的运行参数存储于所述优化样本集，并根据所述优化样本集对所述温度控制模型的至少一个权重因子进行优化。

具体的，在根据温度预测值对应的降温因子调节网关设备的运行参数之后，获取网关设备的调节后的部件温度和调节后的运行参数；判断调节后的部件温度是否大于温度预测值，且调节后的部件温度与温度预测值的差值大于预设的温差阈值；当调节后的部件温度大于温度预测值，且差值大于温差阈值时，说明调节后的运行参数达到的降温效果较低，且温度控制模型计算获得的温度预测值与实际的部件温度有较大的误差，则根据调节规则调节温度控制模型的至少一个降温因子，并根据每一次调节后的降温因子计算获得新的温度预测值，直至新的温度预测值小于温度阈值时，根据新的温度预测值对应的降温因子调节网关设备的运行参数，以对网关设备的运行参数进行重新调节；当调节后的部件温度不大于温度预测值，或差值不大于温差阈值时，说明调节后的运行参数达到的降温效果较为明显，则将调节后的部件温度和调节后的运行参数存储于优化样本集，并根据优化样本集对温度控制模型的至少一个权重因子进行优化。

本发明实施例提供的一种网关设备降温方法，只有在调节后的部件温度不大于温度预测值，或差值不大于温差阈值时才对温度控制模型的至少一个权重因子进行优化，能在温度控制模型获得的温度预测值与实际的部件温度有较大误差且调节后的运行参数达到的降温效果较低时，进一步对网关设备的运行参数进行调节，确保最终的运行参数能达到较好的降温效果，且防止不准确的数据作为优化温度控制模型的优化样本对温度控制模型进行优化，避免了温度控制模型的温度预测能力降低。

优选地，所述根据预设的调节规则调节预设的温度控制模型的至少一个降温因子，具体包括：

根据预设的降温因子的调节顺序和调节步长调节所述温度控制模型的至少一个降温因子。

其中，调节步长是指降温因子每一次调节的幅度标准，不同的降温因子的调节步长大小可设置为相同，也可根据实际应用需要设置，只要每一个降温因子有对应的调节步长即可。

具体的，本发明实施例提供的一种网关设备降温方法，对降温因子进行调节时采用按照调节顺序逐步对降温因子按照调节步长逐步进行调节，而不是同时对所有降温因子进行调节，也不是对降温因子调节固定的幅度，可以尽可能的减少网关设备的运行参数的调节修改，尽可能的避免网关设备的传输速率等通信指标的降低。

需要说明的是，降温因子的调节顺序可以根据实际应用需要进行设置，优选地，降温因子的调节顺序根据每一降温因子对网关设备的传输速率的影响程度确定，以尽可能地保证网关设备的运行参数根据降温因子调节后，网关设备与其他终端设备之间的数据能够被正常传输。

优选地，请参阅图2，图2是是图1所示实施例中的步骤s130的一个优选实施例的流程图，所述方法通过以下步骤调节所述温度控制模型的至少一个降温因子，直至所述温度预测值小于所述温度阈值：

s1301、对于任意一个降温因子，根据所述降温因子的调节步长调节所述降温因子；

s1302、根据调节后的降温因子计算当前温度预测值，并判断所述当前温度预测值是否小于所述温度阈值；

s1303、当所述当前温度预测值不小于所述温度阈值时，判断所述降温因子是否达到预设的调节阈值；

s1304、当所述降温因子未达到所述调节阈值时，根据所述降温因子的调节步长调节所述降温因子，返回s1302；

s1305、当所述降温因子达到所述调节阈值时，按照所述调节顺序调节下一顺序降温因子。

其中，预设的调节阈值可以是反映降温因子的调节量的阈值，也可以是反映降温因子的到达值的阈值，可根据不同的降温因子的特性进行设置，例如将用于指示发射功率的降温因子的调节阈值设置为调节量的阈值，且调节阈值为3db，则说明若该降温因子调节下降了3db后仍需要对温度控制模型的降温因子调节的话，下一步只能对另外一个降温因子进行调节；将用于指示占空比的降温因子的调节阈值设置为到达值的阈值，且调节阈值为50％，则说明若该降温因子调节到占空比到达50％占比后仍需要对温度控制模型的降温因子调节的话，下一步只能对另外一个降温因子进行调节。

具体的，以温度控制模型的降温因子包括降温因子a～c，调节顺序为b、a、c再到b、a、c循环调节，其中降温因子b初始为30个单位幅度，b调节步长为1个单位幅度，调节阈值为3个单位幅度为例，当对降温因子b进行调节时，根据降温因子b的调节步长，即3个单位幅度，调节降温因子b；根据调节后的29个单位幅度的降温因子b计算当前温度预测值，并判断当前温度预测值是否小于温度阈值；当获得的当前温度预测值不小于温度阈值时，判断降温因子b是否达到预设的调节阈值3个单位幅度；此时降温因子b只调节了1个单位幅度，未达到调节阈值3个单位幅度时，继续根据降温因子的调节步长1个单位幅度调节降温因子b，返回s1302；当降温因子b经过三次调节达到调节阈值3个单位幅度时，按照调节顺序调节下一顺序降温因子a，以此实现对温度控制模型的降温因子的调节。

若按照调节顺序为b、a、c调节各个降温因子到达调节阈值后，当前温度预测值仍然不小于温度阈值，则再次按照调节顺序为b、a、c循环调节过程。

优选地，所述降温因子包括所述网关设备的发射功率、所述网关设备的功率放大器的使能占空比和所述网关设备的工作天线数量。

具体的，降温因子包括网关设备的发射功率、网关设备的功率放大器的使能占空比和网关设备的工作天线数量，以作为分别与网关设备的运行参数中的网关设备的发射功率、网关设备的功率放大器的使能占空比和工作天线数量对应的因子，以便于网关设备根据降温因子进行运行参数的调节。

可选的，降温因子的调节顺序可为：网关设备的发射功率、网关设备的功率放大器的使能占空比、网关设备的工作天线数量。

可选的，在降温因子中，网关设备的发射功率的调节步长为1db，调节阈值为3db；网关设备的功率放大器的使能占空比的调节步长为5％，调节阈值为50％；网关设备的工作天线数量的调节步长为1个天线，调节阈值为1个天线。

优选地，所述温度控制模型中包括以下函数：

t＝a^tx＝a0×x+a1×p+a2×d+a3×s

其中，x为降温因子向量，且x＝[x,p,d,s]^t；a为权重因子向量，且a＝[a0,a1,a2,a3]^t；权重因子向量a中的a0、a1、a2和a3分别为降温因子向量x中的预设常量x、所述网关设备的发射功率p、所述功率放大器的使能占空比d、所述网关设备的工作天线数量s的权重因子；t为所述温度预测值。

本发明实施例提供的一种网关设备降温方法，通过温度控制模型t＝a^tx＝a0×x+a1×p+a2×d+a3×s对网关设备的部件温度进行预测，温度控制模型的权重因子向量的初始值为预先训练获得，之后根据优化样本集中的优化样本不断更新而优化。在计算某个温度预测值时，参照温度控制模型，温度控制模型中的a＝[a0,a1,a2,a3]^t是确定的，以调节前的网关设备的运行参数为降温因子的调节基础，按照预设的调节规则逐步调节x＝[x,p,d,s]^t的值，将a和调节的x对应输入温度控制模型中计算温度预测值t，直至温度预测值t小于温度阈值时，根据该温度预测值t对应的降温因子x对网关设备的运行参数进行相应的调节。

可选的，预设常量x可预设为1，则此时的温度控制模型为t＝a^tx＝a0+a1×p+a2×d+a3×s。

优选地，所述根据所述优化样本集对所述温度控制模型的至少一个权重因子进行优化具体包括：

获取损失函数j(a)：

其中，m为所述优化样本集所包含的优化样本的数量，t⁽ⁱ⁾为所述优化样本集中第i个优化样本所对应的部件温度，t⁽ⁱ⁾为第i个优化样本所对应的温度预测值，且t⁽ⁱ⁾＝a^tx⁽ⁱ⁾＝a0×x+a1×p⁽ⁱ⁾+a2×d⁽ⁱ⁾+a3×s⁽ⁱ⁾；x⁽ⁱ⁾＝[x,p⁽ⁱ⁾,d⁽ⁱ⁾,s⁽ⁱ⁾]^t为第i个优化样本所对应的降温因子向量；m≥i≥1；

根据所述损失函数，获得权重因子向量优化值；

根据所述权重因子向量优化值对所述温度控制模型的权重因子进行优化。

具体的，本发明实施例提供的一种网关设备降温方法，通过损失函数j(a)和优化样本集的优化样本计算获得权重因子向量优化值。可选地，可以通过梯度下降法求解获得权重因子向量优化值，也可以根据正规化方程求解获得权重因子向量优化值。

优选地，所述根据所述损失函数，获得权重因子向量优化值具体包括：

当降温因子向量x＝[x,p,d,s]^t为列满秩矩阵，且m小于预设阈值时，根据正规化方程a＝(x^tx)^-1·x^t·t和所述损失函数，计算获得权重因子向量优化值。

具体的，本发明实施例提供的一种网关设备降温方法，当降温因子向量为列满秩矩阵，且m小于预设阈值时，直接通过正规化方程求解获得权重因子向量优化值，可以减少获得权重因子向量优化值时的计算量，从而加速温度控制模型的优化速度。

优选地，所述根据所述损失函数，获得权重因子向量优化值具体包括：

当降温因子向量x＝[x,p,d,s]^t不为列满秩矩阵，或者m不小于预设阈值时，获取所述损失函数取极小值时的损失函数方程，并通过根据以下公式和所述损失函数取极小值时的损失函数方程，计算权重因子aj：

其中，aj为所述温度控制模型的权重因子，j为权重因子向量a中的a0、a1、a2和a3的序列编号，j取值为0,1,2,3；α为所述温度控制模型的学习率；

根据计算获得的权重因子aj，获得权重因子向量优化值。

具体的，本发明实施例提供的一种网关设备降温方法，当降温因子向量不为列满秩矩阵，或者m不小于预设阈值时，通过梯度下降法计算获得权重因子向量优化值，以实现温度控制模型的权重因子的优化。

需要说明的是，本领域技术人员可知的，符号“:＝”为“定义为”符号，表征“:＝”左侧新的aj由已知的aj代入“:＝”右侧的公式迭代得出，不断更新aj。

本发明实施例还提供了一种网关设备降温装置，请参阅图3，图3是本发明实施例提供的一种网关设备降温装置的结构示意图；具体的，所述装置包括：

获取模块11，用于每隔预设时间获取网关设备的部件温度和运行参数；所述运行参数包括所述网关设备的发射功率、所述网关设备的功率放大器的使能占空比和工作天线数量；

判断模块12，用于判断所述部件温度是否小于预设的温度阈值；

调节模块13，用于当所述部件温度不小于所述温度阈值时，根据预设的调节规则调节预设的温度控制模型的至少一个降温因子，并根据每一次调节后的降温因子计算获得温度预测值，直至所述温度预测值小于所述温度阈值时，根据所述温度预测值对应的降温因子调节所述网关设备的运行参数；

优化模块14，用于当所述部件温度小于所述温度阈值时，将所述部件温度和所述运行参数存储于优化样本集，并根据所述优化样本集对所述温度控制模型的至少一个权重因子进行优化。

优选地，在调节模块13根据所述温度预测值对应的降温因子调节所述网关设备的运行参数之后，

获取模块11还用于获取所述网关设备的调节后的部件温度和调节后的运行参数；

判断模块12还用于判断所述调节后的部件温度是否大于所述温度预测值，且所述调节后的部件温度与所述温度预测值的差值大于预设的温差阈值；

调节模块13还用于当所述调节后的部件温度大于所述温度预测值，且所述差值大于所述温差阈值时，根据所述调节规则调节所述温度控制模型的至少一个降温因子，并根据每一次调节后的降温因子计算获得新的温度预测值，直至所述新的温度预测值小于所述温度阈值时，根据所述新的温度预测值对应的降温因子调节所述网关设备的运行参数；

优化模块14还用于当所述调节后的部件温度不大于所述温度预测值，或所述差值不大于所述温差阈值时，将所述调节后的部件温度和所述调节后的运行参数存储于所述优化样本集，并根据所述优化样本集对所述温度控制模型的至少一个权重因子进行优化。

优选地，当根据预设的调节规则调节预设的温度控制模型的至少一个降温因子时，调节模块13具体用于：

根据预设的降温因子的调节顺序和调节步长调节所述温度控制模型的至少一个降温因子。

优选地，所述调节模块13具体用于：

s1301、对于任意一个降温因子，根据所述降温因子的调节步长调节所述降温因子；

s1302、根据调节后的降温因子计算当前温度预测值，并判断所述当前温度预测值是否小于所述温度阈值；

s1303、当所述当前温度预测值不小于所述温度阈值时，判断所述降温因子是否达到预设的调节阈值；

s1304、当所述降温因子未达到所述调节阈值时，根据所述降温因子的调节步长调节所述降温因子，返回s1302；

s1305、当所述降温因子达到所述调节阈值时，按照所述调节顺序调节下一顺序降温因子。

优选地，所述降温因子包括所述网关设备的发射功率、所述网关设备的功率放大器的使能占空比和所述网关设备的工作天线数量。

优选地，所述温度控制模型中包括以下函数：

t＝a^tx＝a0×x+a1×p+a2×d+a3×s

其中，x为降温因子向量，且x＝[x,p,d,s]^t；a为权重因子向量，且a＝[a0,a1,a2,a3]^t；权重因子向量a中的a0、a1、a2和a3分别为降温因子向量x中的预设常量x、所述网关设备的发射功率p、所述功率放大器的使能占空比d、所述网关设备的工作天线数量s的权重因子；t为所述温度预测值。

优选地，当根据所述优化样本集对所述温度控制模型的至少一个权重因子进行优化时，所述优化模块14具体包括：

损失函数获取单元，用于获取损失函数j(a)：

其中，m为所述优化样本集所包含的优化样本的数量，t⁽ⁱ⁾为所述优化样本集中第i个优化样本所对应的部件温度，t⁽ⁱ⁾为第i个优化样本所对应的温度预测值，且t⁽ⁱ⁾＝a^tx⁽ⁱ⁾＝a0×x+a1×p⁽ⁱ⁾+a2×d⁽ⁱ⁾+a3×s⁽ⁱ⁾；x⁽ⁱ⁾＝[x,p⁽ⁱ⁾,d⁽ⁱ⁾,s⁽ⁱ⁾]^t为第i个优化样本所对应的降温因子向量；m≥i≥1；

权重因子向量优化值获得单元，用于根据所述损失函数，获得权重因子向量优化值；

优化单元，用于根据所述权重因子向量优化值对所述温度控制模型的权重因子进行优化。

优选地，所述权重因子向量优化值获得单元具体用于：

当降温因子向量x＝[x,p,d,s]^t为列满秩矩阵，且m小于预设阈值时，根据正规化方程a＝(x^tx)^-1·x^t·t和所述损失函数，计算获得权重因子向量优化值。

优选地，权重因子向量优化值获得单元具体用于：

当降温因子向量x＝[x,p,d,s]^t不为列满秩矩阵，或者m不小于预设阈值时，获取所述损失函数取极小值时的损失函数方程，并通过根据以下公式和所述损失函数取极小值时的损失函数方程，计算权重因子aj：

其中，aj为所述温度控制模型的权重因子，j为权重因子向量a中的a0、a1、a2和a3的序列编号，j取值为0,1,2,3；α为所述温度控制模型的学习率；

根据计算获得的权重因子aj，获得权重因子向量优化值。

具体实施时，本发明实施例提供的一种网关设备降温装置，通过获取模块11每隔预设时间获取网关设备的部件温度和运行参数；运行参数包括网关设备的发射功率、网关设备的功率放大器的使能占空比和工作天线数量；通过判断模块12判断部件温度是否小于预设的温度阈值；通过调节模块13，在部件温度不小于温度阈值时，根据预设的调节规则调节预设的温度控制模型的至少一个降温因子，并根据每一次调节后的降温因子计算获得温度预测值，直至温度预测值小于温度阈值时，根据温度预测值对应的降温因子调节网关设备的运行参数；通过优化模块14在部件温度小于温度阈值时，将部件温度和运行参数存储于优化样本集，并根据优化样本集对温度控制模型的至少一个权重因子进行优化。

本发明实施例提供的一种网关设备降温装置，能够在网关设备的部件温度超过温度阈值时，通过调节温度控制模型的降温因子模拟出温度预测值，根据调节后的降温因子调节网关设备的运行参数，使得网关设备调节运行参数后，产热减少，有效地降低了网关设备的温度；同时，对网关设备的运行参数的调节并不是按照预设的规则进行的，而是通过温度控制模型根据网关设备的运行参数模拟获得的，而且将在部件温度小于温度阈值时所对应的部件温度和运行参数存储于优化样本集，温度控制模型根据优化样本集学习后对权重因子进行优化，使得温度控制模型的温度预测能力不断提高，网关设备在不同的工作状态下均可通过温度控制模型定制出针对该工作状态下的运行参数的调节策略，能够适用于网关设备不同的工作状态中。

需要说明的是，本发明提供的所述网关设备降温装置用于执行上述实施例所述的网关设备降温方法的步骤，两者的工作原理和有益效果一一对应，因而不再赘述。

本领域技术人员可以理解，所述网关设备降温装置的示意图仅仅是网关设备降温装置的示例，并不构成对网关设备降温装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述网关设备降温装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

本发明实施例还提供了一种网关设备，请参阅图4，图4是本发明实施例提供的一种网关设备的结构示意图；具体的，所述网关设备包括处理器10、存储器20以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述提供的任意一项所述的网关设备降温方法。

具体的，该网关设备中的处理器、存储器均可以是一个或者多个，网关设备可以是路由器、服务器、云端设备等。

本实施例的网关设备包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序。所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例提供的一种网关设备降温方法中的步骤，例如图1所示的步骤s110、每隔预设时间获取网关设备的部件温度和运行参数；所述运行参数包括所述网关设备的发射功率、所述网关设备的功率放大器的使能占空比和工作天线数量；或者，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如实现获取模块11，用于每隔预设时间获取网关设备的部件温度和运行参数；所述运行参数包括所述网关设备的发射功率、所述网关设备的功率放大器的使能占空比和工作天线数量。

示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元(如图4所示的计算机程序1、计算机程序2、······)，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述网关设备中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成获取模块11、判断模块12、调节模块13、优化模块14，各模块具体功能如下：

获取模块11，用于每隔预设时间获取网关设备的部件温度和运行参数；所述运行参数包括所述网关设备的发射功率、所述网关设备的功率放大器的使能占空比和工作天线数量；

判断模块12，用于判断所述部件温度是否小于预设的温度阈值；

调节模块13，用于当所述部件温度不小于所述温度阈值时，根据预设的调节规则调节预设的温度控制模型的至少一个降温因子，并根据每一次调节后的降温因子计算获得温度预测值，直至所述温度预测值小于所述温度阈值时，根据所述温度预测值对应的降温因子调节所述网关设备的运行参数；

优化模块14，用于当所述部件温度小于所述温度阈值时，将所述部件温度和所述运行参数存储于优化样本集，并根据所述优化样本集对所述温度控制模型的至少一个权重因子进行优化。

所称处理器可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述网关设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个网关设备的各个部分。

所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述网关设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

其中，所述网关设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例提供的一种网关设备降温方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述任一实施例提供的一种网关设备降温方法的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

需要说明的是，上述网关设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器，本领域技术人员可以理解，图4结构示意图仅仅是上述网关设备的示例，并不构成对网关设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述提供的任意一项所述的网关设备降温方法。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。