基于BP神经网络的金家庄隧道智慧灯光系统研究

通过研究灯光影响眼动特征的规律对照明系统进行改进,为设计特长螺旋隧道照明系统提供科学依据。以隧道环境信息和行车试验数据为训练集训练神经网络并进行仿真。以缓解驾驶员视觉疲劳为目标,根据眼动特征参数的预测值调节灯光亮度。神经网络训练在第206次得到最优均方误差,拟合优度为0.78076。控制系统得到了眼动特征参数的预测曲线,经处理后完成了隧道亮度调节。系统可根据隧道环境信息的变化调节灯光亮度,营造出安全的行车环境。