基于客流预测的地铁车站照明智能控制策略探究

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以地铁常态客流作为研究对象,分别构建基于BP神经网络、Bagging-BP神经网络和小波神经网络模型,依据客流预测结果,实现照度调节,应用交叉验证方法评价预测模型的适用性.经验证,基于小波神经网络的预测模型在泛化能力、准确度等方面均表现较好,适用于地铁常态客流预测的应用.将预测客流量作为地铁智能照明系统的控制输入信号,自动控制车站灯具照度,各车站调光可做到“因站制宜”,更合理地节约能耗.
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