基于物联网驱动的节能路灯控制方法及系统

专利主权项内容

1.基于物联网驱动的节能路灯控制方法，其特征在于，包括以下步骤：基于物联网传感器，采用物联网技术进行环境数据的收集，包括光照强度、交通流量和天气状况，生成环境数据报告；基于所述环境数据报告，采用数据预处理技术和数据挖掘技术，通过K-均值聚类算法，进行数据的清洗和分析，生成数据分析报告；基于所述数据分析报告，采用机器学习技术，通过支持向量机算法和时间序列分析方法，对环境变化和交通模式进行预测，生成预测模型；基于所述预测模型，采用模糊逻辑控制算法和神经网络算法，制定路灯控制策略，优化照明效果和能源效率，生成路灯控制策略；基于所述路灯控制策略，采用物联网控制技术，实现路灯的动态调节，生成调节执行报告；基于所述调节执行报告，采用时间序列分析方法和孤立森林算法进行路灯性能监测和异常检测，生成性能监测报告；基于所述数据分析报告，采用机器学习技术，通过支持向量机算法和时间序列分析方法，对环境变化和交通模式进行预测，生成预测模型的步骤具体为：基于所述数据分析报告，采用高斯核函数的支持向量机算法对交通流量数据进行初步分析，生成初步交通模式预测；基于所述初步交通模式预测，采用季节性分解的时间序列分析方法对交通流量数据进行趋势和季节性分析，生成时间序列分析结果；结合所述初步交通模式预测和时间序列分析结果，使用集成学习技术进行综合分析，生成综合交通模式预测；基于所述综合交通模式预测，执行预测模型构建流程，生成预测模型；所述支持向量机算法包括高斯核函数优化、交叉验证和超参数调整，所述时间序列分析方法包括季节性分解和自回归滑动平均模型，所述集成学习技术包括随机森林和梯度提升决策树，所述预测模型构建流程包括模型融合和验证，使用堆叠泛化整合多个预测模型；基于所述预测模型，采用模糊逻辑控制算法和神经网络算法，制定路灯控制策略，优化照明效果和能源效率，生成路灯控制策略的步骤具体为：基于所述预测模型，使用模糊逻辑控制算法分析差异化环境条件下的照明需求，生成初步照明控制策略；基于所述初步照明控制策略，应用卷积神经网络算法对策略进行优化和调整，生成优化后的照明控制策略；结合所述优化后的照明控制策略和实时环境数据，执行动态调整方案，生成动态照明调整策略；基于所述动态照明调整策略，采用能源消耗优化和光照强度调整策略，生成路灯控制策略；所述模糊逻辑控制算法包括模糊集合构建、模糊规则制定和推理机制，所述卷积神经网络算法包括层次结构设计、激活函数选择和反向传播算法，所述动态调整方案包括实时数据流处理和自适应控制机制。