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本发明涉及一种基于长短期记忆神经网络的智慧路灯控制方法。从气象网站获取路灯所在地的湿度、风速、PM2.5、PM10等气象数据，并利用照度传感器采集照度信息，以此作为智慧路灯控制的样本数据集；对每个样本信号进行归一化处理；调用长短期记忆神经网络算法，以湿度、风速、PM2.5、PM10作为模型的输入特征，能见度作为模型的输出，构建能见度检测算法模型；结合能见度检测算法模型所得的能见度情况与当前的照度情况构建路灯控制策略；根据所构建的路灯控制策略，在高能见度时，采用普通亮度与高色温照明模式，节约能源；在低能见度时输出更高的亮度与更低的色温，增强路灯透雾能力。本发明能够实现不同能见度下的路灯自适应调光。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN202210682896.0
Filing Date： 2022-06-15 00:00:00
Publication Date： 2023-05-12 00:00:00
Pub. No.： CN114867165B
公开国别： 中国
Applicants： 福州大学;;福州福大自动化科技有限公司
Legal Status： 授权
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