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貴州LED路燈光照強度自適應控制方法

依據黃昏時分天然光照緩慢變弱的特征,提出了一種根據神經網絡的貴州LED路燈光照強度自適應控制辦法,完成了貴州LED路燈光照強度隨天然光照強度變化自動調理。該辦法以貴州LED路燈光照丈量輸出電壓與光照強度之間函數聯系的單調遞加性(即導數大于0)為先驗知識,結構神經網絡模型練習的約束條件,并使用Lagrange乘子法構建增廣拉格朗日函數作為練習目標函數,給出了具體的練習算法,完成神經網絡優化規劃,提高了貴州LED路燈光照強度自適應控制模型的泛化才能。仿真實驗標明,這種根據約束條件的神經網絡辦法(CCNN),比傳統的數據驅動練習辦法(DINN,即僅使用數據樣本練習神經網絡)具有更好的泛化才能,模型誤差更小;現場測驗標明,黃昏時分選用這種CCNN辦法的貴州LED路燈節能最大超越20%。