CN112738959B - 一种基于智慧城市的城市道路路灯节能减排控制*** - Google Patents

一种基于智慧城市的城市道路路灯节能减排控制*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于智慧城市的城市道路路灯节能减排控制***，属于智慧城市交通节能技术领域。本发明提供了一种基于智慧城市的城市道路路灯节能减排控制***，该***包括采集模块、处理模块、调整模块、预测模块、指令调节模块；所述采集模块用于采集目标车辆的相关状态信息；所述处理模块用于对目标车辆的信息进行处理判断；所述调整模块用于对路灯的照射角度进行调整；所述预测模块用于根据当前环境预测路灯的开启密度；所述指令调节模块用于根据预测结果进行路灯开启的调节；本发明能够在保证交通安全的前提下，对路灯的开启密度进行了全新的规定和制约，对路灯的偏转角度进行了定义，达到智慧城市下道路路灯节能减排的效果。

Description

一种基于智慧城市的城市道路路灯节能减排控制***
技术领域
本发明涉及智慧城市交通节能技术领域，具体为一种基于智慧城市的城市道路路灯节能减排控制***。
背景技术
随着以物联网、云计算、移动互联网为代表的新一代信息技术的发展，智慧城市的社会创新概念逐步孕育开放。智慧城市是指利用各种信息技术或创新概念，将城市的***和服务打通、集成，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务，以及改善市民生活质量，其利用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心***的关键信息，对民生等需求做出智能的响应，为人类创造更美好的城市生活。
在城市道路中，路灯作为必不可少的元素之一，却存在着大量资源浪费的情况；第一，在有些路段或者是有些时间里，夜间几乎没有车辆通行，可路灯却彻夜长明，造成大幅度的浪费；第二，在路灯照射范围上，夜间时分，车辆通行率较低，为了覆盖大面积的照明范围，常常采用加高路灯杆来实现，为了提高亮度，常常采用高功率的方式，但实际需要中，车辆通行只需要一条车道，并不需要将全部的车道照亮，因此也会造成一定程度的浪费情况。
因此在智慧城市的建设中，人们急需一种能够节能减排的城市道路路灯控制***。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于智慧城市的城市道路路灯节能减排控制***，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于智慧城市的城市道路路灯节能减排控制***，该***包括采集模块、处理模块、调整模块、预测模块、指令调节模块；
所述采集模块用于采集目标车辆的相关状态信息；所述处理模块用于对目标车辆的信息进行处理判断；所述调整模块用于对路灯的照射角度进行调整；所述预测模块用于根据当前环境预测路灯的开启密度；所述指令调节模块用于根据预测结果进行路灯开启的调节；
所述采集模块的输出端电性连接处理模块的输入端；所述处理模块的输出端电性连接调整模块的输入端；所述预测模块的输出端电性连接指令调节模块的输入端。
根据上述技术方案，所述采集模块包括第一采集单元、第二采集单元、第三采集单元；所述第一采集单元用于采集目标车辆与路灯在车道线方向上的直线距离；所述第二采集单元用于采集目标车辆的初始状态信息；所述第三采集单元用于采集目标车辆的行驶状态中信息。
根据上述技术方案，所述第一采集单元采集得到的目标车辆与路灯在车道线方向上的直线距离低于阈值A时，启动第二采集单元、第三采集单元；
所述第二采集单元中采集的目标车辆的初始状态信息包括目标车辆与靠近路灯最近的车道线之间的距离、目标车辆的初始行驶速度；
所述第三采集单元中采集的目标车辆的行驶状态中信息包括目标车辆的行驶时间、目标车辆在固定预设时长的前车轮转向角度、目标车辆的行驶加速度。
在第一采集单元中，所述的目标车辆与路灯在车道线方向上的直线距离即表示目标车辆距离路灯的平行方向的距离，在此设置一个距离阈值，意在两种原因，第一，防止没有车辆通行时，采集单元一直启动，造成资源浪费；第二，在一定距离下开启，能够有效地进行***，防止距离过近造成预测时间不足；在第二采集单元与第三采集单元中，对整个目标车辆的初始和行进状态进行采集，确定其当前状态，有利于后期判断其走哪个车道，在这一步为后期的准确判断提供数据支持。
根据上述技术方案，所述处理模块包括数据处理单元、变道判断单元；
所述数据处理单元用于对采集模块中的数据进行进一步处理，得出目标车辆行驶过程中的变化情况；所述变道判断单元用于根据数据处理单元的结果进行目标车辆是否准备变道的判断。
根据上述技术方案，数据处理单元进行数据处理的过程如下：
根据公式：Dx＝tanβi((v0+at1)t2+at2 2)+D0；
其中，Dx为目标车辆行驶过程中前车轮与靠近路灯最近的车道线之间的水平距离；βi为目标车辆在固定预设时长的前车轮转向角度，规定，tanβi在左偏转时取正值，右偏转时取负值；D0为目标车辆前车轮初始状态下与路灯间的水平距离；v0为目标车辆的初始行驶速度；t1为目标车辆前车轮转向角度未改变时的行驶时间；t2为目标车辆前车轮转向角度改变后的行驶时间；a为目标车辆行驶加速度；
在公式中，首先对汽车当前行驶速度进行求解，视为匀变加速；在偏转后，原行驶路线与偏转路线方向形成夹角βi，因此根据tanβi求解出目标车辆行驶过程中前车轮与靠近路灯最近的车道线之间的水平距离，由于偏转方向的不同，相对于原水平距离或增加或减少，在国内的实际情况中，以右侧通行为主，因此做一规定，左偏转时取正值，右偏转时取负值，从而求解出目标车辆在行驶到路灯附近时所在的车道；
变道判断单元判断过程如下：
当βi超出阈值B时，判断为车辆在进行变道。
这里设置一阈值，主要是为了防止汽车进行行驶过程中发生一点小偏转，被***误判为变道，因此设置阈值来提升判断准确率。
根据上述技术方案，所述调整模块的调整方式如下：
在车辆进行变道时，对路灯进行偏转，使路灯的最大亮度的照射范围覆盖到目标车辆；
根据公式：
Figure BDA0002934056950000041
其中θ1为路灯偏转角度，D1为靠近路灯一侧的光线照射临界点与路灯间的水平距离；h为路灯高度；
当Dx＝D1时，路灯的照射范围刚好覆盖目标车辆。
在得出目标车辆距离路灯的水平距离后，对路灯实行偏转，使其刚好能够照射到车辆行驶的车道。
根据上述技术方案，所述预测模块包括大数据库、预测单元、函数单元；
所述大数据库用于提供城市的各项历史大数据和存储；所述预测单元用于根据历史大数据进行预测每天晚上路灯亮起的密度；所述函数单元用于生成函数模型，实现自动化控制。
根据上述技术方案，所述预测单元预测过程如下：
S8-1、通过大数据库获取常规状态下城市内部各环境因子的关联函数以及各环境因子对路灯开启密度的影响函数；
S8-2、实时采集当前状态下城市内部各环境因子的数据并确定城市内部各环境因子的关联度，并确定是否吻合历史数据模型；预测城市需要开启的路灯密度，并确定是否吻合历史数据模型；
S8-3、若吻合，则按照大数据库中常规状态下城市内部各环境因子的关联函数以及各环境因子对路灯开启密度的影响函数，对当前状态下城市的各环境因子进行定向监控，预测城市需要开启的路灯密度；
S8-4、若不吻合，则采集多组当前状态下城市内部各环境因子的动态数据，对原始模型进行不断改进完善，对影响权重进行调节，预测城市需要开启的路灯密度。
根据上述技术方案，在步骤S8-1到S8-4中，城市内部内部各环境因子包括事故发生率k1、夜间行驶车辆数量k2、节假日时间k3、环境能见度k4；
其中，事故发生率k1为主要影响因素，并且其与其他环境因子形成关联函数如下：k1＝m1k2+b1；k1＝m2k3+b2；k1＝m3k4+b3；
其中m1、m2、m3为比例系数；b1、b2、b3为调节常数；
另夜间行驶车辆数量k2与节假日时间k3也存在关联函数，如下：
k2＝m4k3+b4；
其中m4为比例系数；b4为调节常数；
根据公式，预测城市需要开启的路灯密度：
Figure BDA0002934056950000051
Figure BDA0002934056950000052
Figure BDA0002934056950000053
Figure BDA0002934056950000054
其中，L1-L4分别为预测日各环境因子的影响水平；
Figure BDA0002934056950000055
分别为历史数据中第i天各环境因子的各自影响权重；
Figure BDA0002934056950000056
分别为预测日各环境因子的各自影响权重；
对各环境因子的影响水平设置阈值；
对路灯开启密度设置等级为1-5；分别对应各环境因子的影响水平超出阈值的数量0-4；
根据超出阈值数量情况预测路灯开启密度等级；
若在预测过程中，发现当前数据发生突变情况，不吻合原始模型，对影响权重进行调节后进行预测路灯开启密度等级。
在整个预测过程中，利用常态下的历史数据建立模型，然后对当前环境进行实时采集，在白天对夜晚情况进行预测，以权重占比作为调节因子，以各环境因子的影响水平作为评判标准，进行路灯开启密度调节；
所述路灯开启密度等级为1-5级；
其中路灯开启密度1级为繁忙路段每3盏开1盏，冷清路段每5盏开一盏；
路灯开启密度2级为繁忙路段每2盏开1盏，冷清路段每4盏开一盏；
路灯开启密度3级为繁忙路段路灯全开，冷清路段每3盏开一盏；
路灯开启密度4级为繁忙路段路灯全开，冷清路段每2盏开一盏；
路灯开启密度级为所有路灯全开；
根据上述技术方案，所述指令调节模块包括接收单元、调节单元；
所述接收单元用于接收预测模块的实时预测信息；所述调节单元用于对路灯开启密度等级进行不断调节。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明通过调整路灯的偏转角度，实现对目标车辆行驶的相应车道吉进行照明，可在一定程度上减少路灯杆的高度和路灯功率，并且提高了照射亮度，更有利于夜间车辆通行，在保证交通安全的前提下，达到智慧城市下道路路灯节能减排的效果；同时本发明还根据历史环境因子和当前环境因子对路灯的开启密度进行预测，对路灯的开启方式进行了全面的规定，实现节能减排，避免浪费。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种基于智慧城市的城市道路路灯节能减排控制***的结构示意图；
图2是本发明一种基于智慧城市的城市道路路灯节能减排控制***的预测步骤示意图；
图3是本发明一种基于智慧城市的城市道路路灯节能减排控制***的流程图；
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-3，本发明提供技术方案：在图1中，一种基于智慧城市的城市道路路灯节能减排控制***，该***包括采集模块、处理模块、调整模块、预测模块、指令调节模块；
所述采集模块用于采集目标车辆的相关状态信息；所述处理模块用于对目标车辆的信息进行处理判断；所述调整模块用于对路灯的照射角度进行调整；所述预测模块用于根据当前环境预测路灯的开启密度；所述指令调节模块用于根据预测结果进行路灯开启的调节；
所述采集模块的输出端电性连接处理模块的输入端；所述处理模块的输出端电性连接调整模块的输入端；所述预测模块的输出端电性连接指令调节模块的输入端。
所述采集模块包括第一采集单元、第二采集单元、第三采集单元；所述第一采集单元用于采集目标车辆与路灯在车道线方向上的直线距离；所述第二采集单元用于采集目标车辆的初始状态信息；所述第三采集单元用于采集目标车辆的行驶状态中信息。
所述第一采集单元采集得到的目标车辆与路灯在车道线方向上的直线距离低于阈值A时，启动第二采集单元、第三采集单元；
所述第二采集单元中采集的目标车辆的初始状态信息包括目标车辆与靠近路灯最近的车道线之间的距离、目标车辆的初始行驶速度；
所述第三采集单元中采集的目标车辆的行驶状态中信息包括目标车辆的行驶时间、目标车辆在固定预设时长的前车轮转向角度、目标车辆的行驶加速度。
所述处理模块包括数据处理单元、变道判断单元；
所述数据处理单元用于对采集模块中的数据进行进一步处理，得出目标车辆行驶过程中的变化情况；所述变道判断单元用于根据数据处理单元的结果进行目标车辆是否准备变道的判断。
数据处理单元进行数据处理的过程如下：
根据公式：Dx＝tanβi((v0+at1)t2+at2 2)+D0；
其中，Dx为目标车辆行驶过程中前车轮与靠近路灯最近的车道线之间的水平距离；βi为目标车辆在固定预设时长的前车轮转向角度，规定，tanβi在左偏转时取正值，右偏转时取负值；D0为目标车辆前车轮初始状态下与路灯间的水平距离；v0为目标车辆的初始行驶速度；t1为目标车辆前车轮转向角度未改变时的行驶时间；t2为目标车辆前车轮转向角度改变后的行驶时间；a为目标车辆行驶加速度；
变道判断单元判断过程如下：
当βi超出阈值B时，判断为车辆在进行变道。
根据上述技术方案，所述调整模块的调整方式如下：
在车辆进行变道时，对路灯进行偏转，使路灯的最大亮度的照射范围覆盖到目标车辆；
根据公式：
Figure BDA0002934056950000091
其中θ1为路灯偏转角度，D1为靠近路灯一侧的光线照射临界点与路灯间的水平距离；h为路灯高度；
当Dx＝D1时，路灯的照射范围刚好覆盖目标车辆。
所述预测模块包括大数据库、预测单元、函数单元；
所述大数据库用于提供城市的各项历史大数据和存储；所述预测单元用于根据历史大数据进行预测每天晚上路灯亮起的密度；所述函数单元用于生成函数模型，实现自动化控制。
在图2中，所述预测单元预测过程如下：
S8-1、通过大数据库获取常规状态下城市内部各环境因子的关联函数以及各环境因子对路灯开启密度的影响函数；
S8-2、实时采集当前状态下城市内部各环境因子的数据并确定城市内部各环境因子的关联度，并确定是否吻合历史数据模型；预测城市需要开启的路灯密度，并确定是否吻合历史数据模型；
S8-3、若吻合，则按照大数据库中常规状态下城市内部各环境因子的关联函数以及各环境因子对路灯开启密度的影响函数，对当前状态下城市的各环境因子进行定向监控，预测城市需要开启的路灯密度；
S8-4、若不吻合，则采集多组当前状态下城市内部各环境因子的动态数据，对原始模型进行不断改进完善，对影响权重进行调节，预测城市需要开启的路灯密度。
在步骤S8-1到S8-4中，城市内部内部各环境因子包括事故发生率k1、夜间行驶车辆数量k2、节假日时间k3、环境能见度k4；
其中，事故发生率k1为主要影响因素，并且其与其他环境因子形成关联函数如下：k1＝m1k2+b1；k1＝m2k3+b2；k1＝m3k4+b3；
其中m1、m2、m3为比例系数；b1、b2、b3为调节常数；
另夜间行驶车辆数量k2与节假日时间k3也存在关联函数，如下：
k2＝m4k3+b4；
其中m4为比例系数；b4为调节常数；
根据公式，预测城市需要开启的路灯密度：
Figure BDA0002934056950000101
Figure BDA0002934056950000102
Figure BDA0002934056950000103
Figure BDA0002934056950000104
其中，L1-L4分别为预测日各环境因子的影响水平；
Figure BDA0002934056950000105
分别为历史数据中第i天各环境因子的各自影响权重；
Figure BDA0002934056950000106
分别为预测日各环境因子的各自影响权重；
对各环境因子的影响水平设置阈值；
对路灯开启密度设置等级为1-5；分别对应各环境因子的影响水平超出阈值的数量0-4；
根据超出阈值数量情况预测路灯开启密度等级；
若在预测过程中，发现当前数据发生突变情况，不吻合原始模型，对影响权重进行调节后进行预测路灯开启密度等级。
所述指令调节模块包括接收单元、调节单元；
所述接收单元用于接收预测模块的实时预测信息；所述调节单元用于对路灯开启密度等级进行不断调节。
在本实施例1中，设置目标车辆初始速度为7m/s，距离阈值A＝2000m，加速度为0，前车轮偏转角度为15度，目标车辆前车轮初始状态下与路灯间的水平距离为4m，目标车辆前车轮转向角度改变后的行驶时间为4s，根据公式：
Dx＝tanβi((v0+at1)t2+at2 2)+D0＝tan15°*7*4+4＝11.28
设置路灯高度为2.5m，根据公式：
Figure BDA0002934056950000111
当D1＝Dx时，偏转角度θ1为12度，即路灯偏转12度可刚好照射到目标车辆行驶车道；
在本实施例2中，设置城市内部各环境因子包括事故发生率k1、夜间行驶车辆数量k2、节假日时间k3、环境能见度k4；
其中，事故发生率k1为主要影响因素，并且其与其他环境因子形成关联函数如下：k1＝m1k2+b1；k1＝m2k3+b2；k1＝m3k4+b3；
其中m1、m2、m3为比例系数；b1、b2、b3为调节常数；
随机取10组历史数据，预测日各环境因子的各自影响权重分别为75％，10％，5％，10％，根据公式：
Figure BDA0002934056950000121
Figure BDA0002934056950000122
Figure BDA0002934056950000123
Figure BDA0002934056950000124
其中，L1-L4分别为预测日各环境因子的影响水平；
Figure BDA0002934056950000125
分别为历史数据中第i天各环境因子的各自影响权重；
Figure BDA0002934056950000126
分别为预测日各环境因子的各自影响权重；
求解出L1-L4，设置各环境因子的影响水平设置阈值分别为F1-F4，发现其中L1与L3超出了阈值水平F1与F3，因此判断为路灯开启密度等级为3级，即路灯为繁忙路段路灯全开，冷清路段每3盏开一盏。
本发明的工作原理：本发明利用采集模块进行采集目标车辆基本状态信息提供给处理模块；利用处理模块进行数据的分析与处理，对目标车辆的行驶车道做出准确判断；利用调整模块对路灯的偏转角度进行调整，使得路灯的照射范围精准地照射在目标车辆的行驶车道上，并且能够提升照射亮度；利用预测模块对各影响因子进行分析，进行路灯开启密度等级的***，并且能够保证模型的精准性；利用指令调节模块对路灯开启密度进行实时调节。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于智慧城市的城市道路路灯节能减排控制***，其特征在于：该***包括采集模块、处理模块、调整模块、预测模块、指令调节模块；
所述采集模块用于采集目标车辆的相关状态信息；所述处理模块用于对目标车辆的信息进行处理判断；所述调整模块用于对路灯的照射角度进行调整；所述预测模块用于根据当前环境预测路灯的开启密度；所述指令调节模块用于根据预测结果进行路灯开启的调节；
所述采集模块的输出端电性连接处理模块的输入端；所述处理模块的输出端电性连接调整模块的输入端；所述预测模块的输出端电性连接指令调节模块的输入端；
所述采集模块包括第一采集单元、第二采集单元、第三采集单元；所述第一采集单元用于采集目标车辆与路灯在车道线方向上的直线距离；所述第二采集单元用于采集目标车辆的初始状态信息；所述第三采集单元用于采集目标车辆的行驶状态中信息；
所述第一采集单元采集得到的目标车辆与路灯在车道线方向上的直线距离低于阈值A时，启动第二采集单元、第三采集单元；
所述第二采集单元中采集的目标车辆的初始状态信息包括目标车辆与靠近路灯最近的车道线之间的距离、目标车辆的初始行驶速度；
所述第三采集单元中采集的目标车辆的行驶状态中信息包括目标车辆的行驶时间、目标车辆在固定预设时长的前车轮转向角度、目标车辆的行驶加速度；
所述处理模块包括数据处理单元、变道判断单元；
所述数据处理单元用于对采集模块中的数据进行进一步处理，得出目标车辆行驶过程中的变化情况；所述变道判断单元用于根据数据处理单元的结果进行目标车辆是否准备变道的判断；
数据处理单元进行数据处理的过程如下：
根据公式：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为目标车辆行驶过程中前车轮与靠近路灯最近的车道线之间的水平距离；
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为目标车辆在固定预设时长的前车轮转向角度，规定，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
在左偏转时取正值，右偏转时取负值；
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为目标车辆前车轮初始状态下与路灯间的水平距离；
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为目标车辆的初始行驶速度；
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为目标车辆前车轮转向角度未改变时的行驶时间；
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为目标车辆前车轮转向角度改变后的行驶时间；
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为目标车辆行驶加速度；
变道判断单元判断过程如下：
当
Figure 440792DEST_PATH_IMAGE018
超出阈值B时，判断为车辆在进行变道；
所述调整模块的调整方式如下：
在车辆进行变道时，对路灯进行偏转，使路灯的最大亮度的照射范围覆盖到目标车辆；
根据公式：
Figure 92353DEST_PATH_IMAGE020
；
其中
Figure 403249DEST_PATH_IMAGE022
为路灯偏转角度，
Figure 204983DEST_PATH_IMAGE024
为靠近路灯一侧的光线照射临界点与路灯间的水平距离；
Figure 816093DEST_PATH_IMAGE026
为路灯高度；
当
Figure 795812DEST_PATH_IMAGE003
=
Figure 594004DEST_PATH_IMAGE024
时，路灯的照射范围刚好覆盖目标车辆；
所述预测模块包括大数据库、预测单元、函数单元；
所述大数据库用于提供城市的各项历史大数据和存储；所述预测单元用于根据历史大数据进行预测每天晚上路灯亮起的密度；所述函数单元用于生成函数模型，实现自动化控制；
所述预测单元预测过程如下：
S8-1、通过大数据库获取常规状态下城市内部各环境因子的关联函数以及各环境因子对路灯开启密度的影响函数；
S8-2、实时采集当前状态下城市内部各环境因子的数据并确定城市内部各环境因子的关联度，并确定是否吻合历史数据模型；预测城市需要开启的路灯密度，并确定是否吻合历史数据模型；
S8-3、若吻合，则按照大数据库中常规状态下城市内部各环境因子的关联函数以及各环境因子对路灯开启密度的影响函数，对当前状态下城市的各环境因子进行定向监控，预测城市需要开启的路灯密度；
S8-4、若不吻合，则采集多组当前状态下城市内部各环境因子的动态数据，对原始模型进行不断改进完善，对影响权重进行调节，预测城市需要开启的路灯密度；
在步骤S8-1到S8-4中，城市内部内部各环境因子包括事故发生率k1、夜间行驶车辆数量k2、节假日时间k3、环境能见度k4；
其中，事故发生率k1为主要影响因素，并且其与其他环境因子形成关联函数如下：k1=m1k2+b1；k1=m2k3+b2；k1=m3k4+b3；
其中m1、m2、m3为比例系数；b1、b2、b3为调节常数；
另夜间行驶车辆数量k2与节假日时间k3也存在关联函数，如下：
k2=m4k3+b4；
其中m4为比例系数；b4为调节常数；
根据公式，预测城市需要开启的路灯密度：
Figure 527325DEST_PATH_IMAGE028
；
Figure 602729DEST_PATH_IMAGE030
；
Figure 127251DEST_PATH_IMAGE032
；
Figure 802952DEST_PATH_IMAGE034
；
其中，L1-L4分别为预测日各环境因子的影响水平；
Figure 71122DEST_PATH_IMAGE036
分别为历史数据中第i天各环境因子的各自影响权重；
Figure 1032DEST_PATH_IMAGE038
分别为预测日各环境因子的各自影响权重；
对各环境因子的影响水平设置阈值；
对路灯开启密度设置等级为1-5；分别对应各环境因子的影响水平超出阈值的数量0-4；
根据超出阈值数量情况预测路灯开启密度等级；
若在预测过程中，发现当前数据发生突变情况，不吻合原始模型，对影响权重进行调节后进行预测路灯开启密度等级；
所述指令调节模块包括接收单元、调节单元；
所述接收单元用于接收预测模块的实时预测信息；所述调节单元用于对路灯开启密度等级进行不断调节。
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