【技术实现步骤摘要】
一种边缘化数据处理的城市公共设施调控方法和系统
本专利技术涉及人工智能
，更具体的说是涉及一种边缘化数据处理的城市公共设施调控方法和系统。
技术介绍
城市中的路灯、景观灯、交通灯、喷水器等公共设施需要按照一定的规则对其进行调控，例如调控路灯、景观灯的亮度，调控交通灯的允许通行和阻止通行时间，调控喷水器对绿植的喷水时段和喷水量等。调控规则的设计除了发挥这些城市公共设施应有的功能以外，还需要考虑节能、环保、效益最大化等方面因素；例如路灯或景观灯的亮度可以根据环境光照以及人车通行量来调控，环境光照强或者通行人车量少的时候路灯或景观灯的亮度可以适当下降，交通灯允许通行和阻止通行的时段也可以根据各个方向的车流量大小来灵活调控，喷水器的喷水时段和喷水量可以根据环境温度、湿度等因素来调控，以达到节能的目的。但是，城市公共设施的数量较多，分布的空间范围也非常广阔，导致每个公共设施的工作环境都存在差别，因此，每个公共设施的调控规则必须个性化设定才能实现节能、环保、效益最大化的目标。随着以神经网络为基础的人工智能技术的发展，将公共...
【技术保护点】
1.一种边缘化数据处理的城市公共设施调控方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、采集环境参量，并上传至后台服务器；/nS2、根据环境参量，选取匹配的样本环境参量和样本调控参数的集合，并完成对虚拟神经网络调控器的训练；/nS3、导出虚拟神经网络调控器的一组神经网络配置表，并传输给公共设施自身的神经网络调控器；/nS4、根据神经网络配置表，对神经网络调控器的内部权重参数进行调试；/nS5、输入采集的环境参量，并由神经网络调控器自动生成调控参数，控制公共设施工作。/n
【技术特征摘要】
1.一种边缘化数据处理的城市公共设施调控方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、采集环境参量，并上传至后台服务器；
S2、根据环境参量，选取匹配的样本环境参量和样本调控参数的集合，并完成对虚拟神经网络调控器的训练；
S3、导出虚拟神经网络调控器的一组神经网络配置表，并传输给公共设施自身的神经网络调控器；
S4、根据神经网络配置表，对神经网络调控器的内部权重参数进行调试；
S5、输入采集的环境参量，并由神经网络调控器自动生成调控参数，控制公共设施工作。
2.根据权利要求1所述的一种边缘化数据处理的城市公共设施调控方法，其特征在于，所述S1利用传感器、计数器、感应器采集环境参量。
3.根据权利要求1所述的一种边缘化数据处理的城市公共设施调控方法，其特征在于，所述S2的具体步骤为：
S21、根据环境参量，选取匹配的样本环境参量和样本调控参数的集合；
S22、将样本环境参量输入至虚拟神经网络调控器中，并输出调控参数组；
S23、比对并判断出输出的调控参数组与实现目标最优的样本调控参数组之间的误差；
S24、根据误差反馈，对虚拟神经网络调控器进行神经网络权重参数的调试；
S25、输入新的集合，重复S21-S24，直至误差收敛，获得训练完成的虚拟神经网络调控器。
4.根据权利要求1所述的一种边缘化数据处理的城市公共设施调控方法，其特征在于，所述S3将导出的神经网络配置表通过网络下行传输给神经网络调控器。
5.根据权利要求1所述的一种边缘化数据处理的城市公共设施调控方法，其特征在于，所述S4中神经网络调控器按照神经网络配置表调试后，获得的神经网络调控器的调控规则与训练完成的虚拟神经网络调控器的调控规则一致。
6.一种边缘化数据处理的城市公共设施调控系统，其特征在于，包括：后台服务器(1)、神经网络调控器(2)、环境采集器(21)、训练模块(11)、神经网络配置表导出模块(12)、权重参数调试模块(22)、调控模块(23)；其中，
所述后台服务器(1)包括所述训练模块(11)、所述神经网络配置表导出模块(12)；
所述神经网络调控器(2)包...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢超，朱艳华，寇京珅，
申请(专利权)人：重庆特斯联智慧科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;50
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