本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測與學(xué)習(xí)的智能節(jié)能控制方法，其特點是采用混合疊加的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)流量，使用DDPG算法的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)中的帶寬分配和路由選擇，實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的節(jié)能控制和未來網(wǎng)絡(luò)流量的準(zhǔn)確預(yù)測。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有預(yù)測結(jié)果精確和智能節(jié)能控制，大大優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)中的帶寬分配和路由選擇，實現(xiàn)對未來網(wǎng)絡(luò)流量的有效準(zhǔn)確預(yù)測，方法簡便，優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更加節(jié)能，較好的解決了數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的多物網(wǎng)絡(luò)流問題。