基于改进遗传算法优化神经网络的隧道照明控制系统研究

摘要

cqvip:针对传统的公路隧道照明中存在的节能效果和调光准确效果均不足,给出了一种基于改进遗传算法优化神经网络的隧道照明控制方案,在实现准确调光的同时,改善了隧道照明控制系统的照明节能效果。通过传感器实时采集隧道外部部环境的亮度、行驶车辆的车流量和车速信息,实时准确调节隧道的照明亮度。采用电力线载波通信技术实现照明灯具的控制,减少系统布线难度。仿真结果表明,改进遗传算法优化神经网络算法的均方误差较神经网络算法提高了29.1%,算法仿真时间减少了63.7%,有效的提高了照明调光准确性。最后通过实验证明在隧道照明中使用该算法实现节能效果。