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龙图腾网获悉广东昭信照明科技有限公司申请的专利智慧路灯寿命预测方法、系统、装置及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114757094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210314926.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权智慧路灯寿命预测方法、系统、装置及介质是由李广平;姜旭东;蔡安健设计研发完成，并于2022-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本智慧路灯寿命预测方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种智慧路灯寿命预测方法、系统、装置及介质，该方法包括：判断路灯自变量因数与光衰状态以及故障状态的相关性，选取具有相关性的路灯自变量因数组成自变量因素样本；对各自变量因素样本进行降维处理，得到训练样本；构建关于光衰状态的神经网络模型和故障状态的神经网络模型，使用训练样本对神经网络模型进行训练；将待预测的自变量因数输入至神经网络模型，获取智慧路灯寿命预测结果。本发明利用相关性高的自变量因素构建神经网络模型对路灯寿命进行预测，通过将相关性高的自变量因数进行相关性处理，筛选出来的数据进行降维处理，使得训练数据在低维空间中有良好区分度，预测速率快且预测更为准确。

本发明授权智慧路灯寿命预测方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种智慧路灯寿命预测方法，其特征在于，包括： 判断路灯自变量因数与光衰状态以及故障状态的相关性，选取具有相关性的路灯自变量因数组成自变量因素样本； 对各自变量因素样本进行降维处理，得到训练样本； 构建关于光衰状态的神经网络模型和故障状态的神经网络模型，使用训练样本对神经网络模型进行训练，其中，基于支持向量机回归算法构建神经网络模型，所述神经网络模型为： 式中，和分别是拉格朗日乘子和的唯一解，为SVM核函数，，为柯西核函数宽度； MAE表示平均绝对误差，； 以柯西核函数宽度和惩罚因子c为自变量，在预设范围内计算MAE的最小值，取MAE最小时柯西核函数宽度的值重构关于光衰状态或故障状态的两种神经网络模型； 所述在预设范围内计算MAE的最小值，具体包括以下步骤： 连续抽取训练样本中负相关的数据输入神经网络模型，调整神经网络模型的参数，直至MAE达到预设阈值范围内； 连续抽取训练样本中正相关的数据输入神经网络模型，调整神经网络模型的参数，直至MAE达到预设阈值范围内； 连续交替抽取训练样本中正相关和负相关的数据输入神经网络模型，调整神经网络模型的参数，直至MAE达到预设阈值范围内； 将待预测的与光衰相关的路灯自变量因数输入至关于光衰状态的神经网络模型，获取光衰状态的预测结果； 将待预测的与故障相关的路灯自变量因数输入至关于故障状态的神经网络模型，获取故障状态的预测结果； 根据光衰状态和故障状态的预测结果，选取神经网络模型预测得到的光衰状态预测数据和故障状态预测数据，设置对应的权重，利用层次分析法构建评价矩阵，选取加权评价函数进行计算，得出的模糊评价结果作为路灯寿命的预测结果。

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