大数据分析在城市照明管理系统中的应用
基于大数据的道路照明运维模式研究
基于大数据的道路照明运维模式研究一、大数据在道路照明运维中的应用概述随着智慧城市建设的不断深入，大数据技术在城市基础设施管理中扮演着越来越重要的角色。
道路照明作为城市基础设施的重要组成部分，其运维管理的效率和质量直接影响到城市的整体形象和居民的生活质量。
基于大数据的道路照明运维模式，通过收集和分析海量的数据，能够实现对照明设施的精细化管理，提高运维效率，降低能耗，增强系统的可靠性和安全性。
1.1 道路照明运维的重要性道路照明不仅为城市居民提供夜间出行的便利，还关乎交通安全和城市形象。
随着城市规模的扩大和人口的增长，传统的道路照明运维模式面临着诸多挑战，如设施老化、能耗高、维护成本大、响应速度慢等问题。
因此，探索一种高效、节能、智能的道路照明运维模式显得尤为重要。
1.2 大数据技术的优势大数据技术能够处理和分析海量、多样化的数据，为道路照明运维提供强大的数据支持。
通过实时监控、故障预测、能耗分析等功能，大数据技术可以帮助运维团队及时发现问题、优化资源配置、提高决策效率。
二、基于大数据的道路照明运维模式构建构建基于大数据的道路照明运维模式，需要从数据采集、数据处理、数据分析、决策支持等多个方面进行系统规划和设计。
2.1 数据采集数据是大数据应用的基础。
在道路照明运维中，需要采集的数据包括但不限于照明设备的运行状态、能耗数据、环境参数（如温度、湿度、光照强度等）、故障记录、维护记录等。
通过安装传感器、智能控制器等设备，可以实现对照明系统的实时监控和数据采集。
2.2 数据处理采集到的原始数据往往需要经过清洗、转换、整合等处理过程，以提高数据的质量和可用性。
数据处理技术包括数据清洗、数据融合、数据压缩等，旨在从海量数据中提取出有价值的信息。
2.3 数据分析数据分析是大数据应用的核心。
通过对处理后的数据进行深入分析，可以发现照明系统的运行规律、故障模式、能耗特点等。
数据分析方法包括统计分析、机器学习、预测模型等，可以为运维决策提供科学依据。
智慧照明系统在智慧城市中的应用分析
智慧照明系统在智慧城市中的应用分析摘要：智慧照明是智慧城市应用单元系统，智慧照明基于一灯杆多功能为载体。
智慧城市、智慧电网等都是将物联网技术、人工智能技术、大数据技术等等技术相融合，有效整合通信基础设施资源和电力系统基础设施资源，提高电力系统、交通系统、安防系统、应急报警系统、充电桩系统的信息化水平，用户可以根据实际需求选择不同的应用子系统进行组合应用，智慧灯杆是遵循城市道路、街道分布，按照“共建共享”的理念，集各种前沿技术和应用于一身的新型信息基础设施。
关键词：智能化系统；联动技术；智慧照明；照明系统；智慧城市；智慧灯杆；智能网关；5G应用；用户体验；引言：近年来随着半导体照明产业的飞速发展，物联网通信技术的突破，软件技术加速迭代以及大数据业务的蓬勃兴起，智慧照明的产品开始逐渐丰富以及走向成熟，智慧照明的概念也逐渐被广大业主所接受。
随着相关项目大量开展，智慧照明在不同领域体现出了不同的特点，譬如在户外隧道照明、城市路灯、城市亮化等领域，应用智慧照明更多的以一个专业的子系统的形式存在，而在城市道路照明领域，愈来愈多的智慧照明项目和产品，开始与整个市政监控管理平台相结合，与市政中其他相关软、硬件产品紧密联系，成为了智慧城市的重要组成部分。
一、智慧照明系统组成基于网关路由将物联网技术、人工智能技术、大数据技术等设备连接形成一个闭环生态圈。
通过智能网关的智慧照明系统就是大数据应用和设备载体连接形成的物联网产物，而智慧照明系统由系统管理层、应用层、传输层、感知层等统构。
二、智慧照明系统架构设计理念2.1 节能降耗理念我国经济建设速度的不断加快，满足了建筑行业的发展需求。
在城市化建设过程中，工作人员需要意识到城市建设的发展方向，通过总结智能化技术的实际应用效果，在远程分析、远程评估的过程中发现存在的问题，有利于实现节能降耗的目标。
随着人们对电能、光能、地热能等能源需求的不断增加，工作人员也要实践节能降耗的思想及技术标准，消除资源浪费的问题，实现可持续发展的技术理念，有效提高相关资源的利用效率。
城市智慧照明管理系统建设方案
城市智慧照明管理系统建设方案随着城市化进程的加速，城市照明系统在保障交通安全、提升城市形象、促进经济发展等方面发挥着越来越重要的作用。
然而，传统的城市照明管理方式存在着诸多问题，如能源浪费、维护困难、智能化程度低等。
为了解决这些问题，建设城市智慧照明管理系统已成为城市发展的必然趋势。
一、城市智慧照明管理系统的需求分析1、节能需求城市照明系统的能耗在城市总能耗中占据一定比例，通过智能化控制实现按需照明，降低不必要的能源消耗，是建设智慧照明管理系统的首要需求。
2、管理效率提升需求传统的照明管理依赖人工巡查和维护，效率低下且难以实时掌握照明设备的运行状态。
需要实现远程监控、故障自动报警和精准定位，提高管理效率和响应速度。
3、智能化控制需求根据不同的时间段、天气条件和交通流量等因素，自动调节照明亮度和开关时间，提供更舒适、安全的照明环境。
4、数据分析需求收集和分析照明系统的运行数据，为优化照明策略、规划城市发展提供决策依据。
二、城市智慧照明管理系统的总体架构城市智慧照明管理系统主要由感知层、网络层、平台层和应用层组成。
1、感知层感知层由各类传感器和智能照明设备组成，如光照传感器、电流传感器、电压传感器等，负责采集照明设备的运行状态和环境信息。
2、网络层网络层主要包括有线网络和无线网络，用于将感知层采集的数据传输至平台层。
常见的网络技术有以太网、Zigbee、NBIoT 等。
3、平台层平台层是整个系统的核心，负责对数据进行存储、处理和分析。
通过大数据技术和智能算法，实现照明设备的远程控制、故障诊断和预警等功能。
4、应用层应用层为用户提供操作界面和服务，包括照明管理部门、维护人员和相关决策者等。
可以通过电脑端和移动端应用软件，实现对照明系统的实时监控和管理。
三、城市智慧照明管理系统的功能设计1、远程监控功能通过网络将照明设备的运行状态实时传输至管理平台，管理人员可以随时随地查看照明设备的开关状态、亮度、能耗等信息。
智慧照明在智慧城市建设中的应用研究
智慧照明在智慧城市建设中的应用研究山东鸿瑞照明科技有限公司 261000摘要：本文首先阐述了智慧照明，其次分析了智慧照明对于智慧城市建设的作用，第三分析了智慧照明在智慧城市建设中的具体应用，最后提出了智慧照明的发展建议，旨在为智慧照明在智慧城市建设中的有效应用提供理论指导。
关键词：智慧照明；智慧城市；城市建设引言随着社会化进程的持续推进，智慧城市建设对我国社会经济体系的促进以及人民群众生活满意度的提升具有重要意义。
而智慧照明作为智慧城市建设体系中的关键构件，在保障交通运营秩序与点缀城市文明之光等方面具有关键的推动作用。
智慧照明是信息革命与智能技术升级的产物，是基于照明系统的框架下，融合了物联网、大数据、互联网及云计算等系统，搭建成信息化、个性化、网联化的管理体系。
智慧照明在智慧城市建设中的引领性较为突出，不管是在实际应用中，还是在可视化的数字场景中，智慧照明利用对灯光的精准化、动态化管理，能够为智慧城市建设奠定坚实的基础。
1智慧照明对于智慧城市建设的作用1.1科学节能，减少政府财政开支随着信息化进程的不断推进以及网联程序技术的持续创新，智慧照明的含义也有所转变。
智慧照明主要通过新型的信息通讯与信号管理技术来掌握较为庞大的信息流，利用智慧照明能够实现全过程、全路段的监控，对各个通行道路两侧的路灯进行动态化的管控。
车流量较少的路段，可以将路灯的光照强度调弱，进而更好的实现节能减排。
智慧照明也具备数据汇总与数据存储的功能，能够精准的收集到各路灯的使用周期、维运状况、可用寿命等数据信息，从而使路灯得到更高效的使用，并对相关数据信息进行动态化、过程化的收集与管理。
1.2美化环境，满足市民出行需求在低碳经济模式下，人们在生态保护方面的要求变得愈加严格，对路灯的光照强度、交通线路运行状态等信息的精准性需求也不断提升。
智慧照明是智慧城市中拥有一定引领效能的现代化技术，能利用大数据与物联网对交通线路所在区域内的光线信号进行自动、科学的识别并剖析，结合环境温度、降水情况、空气水分含量、交通流量、路灯周围状况、夜间交通运行情况等展开动态化的监控与管理。
城市照明系统改造方案
城市照明系统改造方案1.背景介绍近年来，随着城市发展和居民生活水平的提高，城市照明需要更好地满足人们对于安全、舒适夜间环境的需求。
然而，传统城市照明系统存在许多问题，如能源浪费、光污染等。
因此，有必要对城市照明系统进行改造，以实现更高效、环保的照明效果。
2.能源节约方案(1) LED照明技术的广泛应用：将传统照明设备逐步替换为LED 灯具，LED照明具有能耗低、寿命长、光效高等优点，可显著减少能源消耗。
(2) 智能照明控制系统的引入：利用智能感应器、亮度调节器等设备，根据周边环境光线和人流情况，实现照明系统的自动调节，避免无谓能源浪费。
3.光环境改善方案(1) 光污染控制：通过合理设置灯具的光照方向、亮度和颜色温度等参数，避免光线向上散射和过度渗透，减少对周围环境的光污染。
(2) 绿色植物增加和景观照明相结合：在照明灯杆周围种植适宜的绿植，通过绿色景观的照明效果，提升城市环境的美观度和舒适度。
4.安全性提升方案(1) 夜间安全照明加强：在城市主干道、人流密集区域等重点路段增设照明设备，提供充足的照明亮度，确保行人和车辆的安全。
(2) 视频监控与照明联动：将安装在照明设备上的视频监控设备与智能照明控制系统相连接，实现照明和监控的联动，提高安全监控范围和效果。
5.智能化管理方案(1) 远程监控与维护：建立城市照明智能化管理平台，通过远程监控系统对照明设备的运行状态进行实时监测，及时发现故障并进行维护。
(2) 数据分析与优化：利用大数据分析技术，对城市照明系统运行数据进行收集和整理，为后续的照明系统优化提供数据支持。
6.经济效益分析通过上述城市照明系统改造方案的实施，可以有效降低能源消耗和维护成本，提升照明质量和整体城市形象。
虽然改造初期需要一定的投入，但长期来看，改造后的城市照明系统能够带来可观的经济效益。
7.总结城市照明系统改造方案需要综合考虑能源节约、光环境改善、安全性提升和智能化管理等多个方面因素。
智慧城市中智能灯光控制系统的研究与设计
智慧城市中智能灯光控制系统的研究与设计随着城市的不断发展和升级，智慧城市的建设正在逐步发展。
在智慧城市中，智能灯光控制系统起着至关重要的作用。
智能灯光控制系统能够提高城市的照明效果、减少能源消耗、提高人民生活质量，是实现城市智能化的重要组成部分。
一、智慧城市概述智慧城市是指通过应用先进的信息技术和物联网技术，集成城市基础设施、公共服务、商业服务、环境保护等多个领域的数据，实现城市规划、管理和服务的智能化，提高城市的可持续发展水平。
智慧城市可以分为智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧能源、智慧安防和智慧灯光等多个领域。
智慧城市的建设需要依赖于大数据技术、物联网技术、人工智能技术等先进技术的支持。
智慧城市的建设可以提高城市的管理效率、促进社会和谐发展、提高人民生活质量，因此一直受到各个国家的重视。
二、智能灯光控制系统的作用智能灯光控制系统是智慧城市建设中不可缺少的一个重要环节。
它不仅可以控制城市的照明效果，还可以减少能源消耗，提高城市环境质量，使人民的生活更加便利和舒适。
1、优化城市照明效果智能灯光控制系统可以根据时间、天气、路况等多种因素进行智能调控，实现“智能化”照明，使城市的照明效果更好、更人性化。
2、节省能源消耗智能灯光控制系统可以根据不同的时间段和情景，进行灯光的智能控制，实现适度减少能源消耗的效果。
例如，在人流量较少的夜间，可以通过增加节能控制功能，来减少能源的消耗。
3、提升城市环境质量智能灯光控制系统中，灯控装置可以进行实时监控，及时修复照明故障，提高城市的照明品质，同时避免发生交通事故等意外事件，提高城市环境质量。
4、提高城市的智能化水平智能灯光控制系统可以实现远程控制与管理，通过智能手机等设备，快速地调用系统功能，实现对灯光效果的智能化操作，使城市的智能化水平有了较大程度的提升。
三、智能灯光控制系统设计方案智能灯光控制系统的设计，一般分为硬件环境设计和软件环境设计两个方面。
硬件方面主要包括：灯控器、路灯装置、图像传感器等硬件设备；而软件方面则包括：系统架构的设计、最优化的算法实现、优化的数据库存储等软件系统设计。
城市智慧照明建设技术标准
城市智慧照明建设技术标准一、引言随着科技的快速发展和城市化进程的加速，城市照明建设已成为城市基础设施建设的重要组成部分。
智慧照明的引入，使得城市照明不仅仅是满足基本的照明需求，还能实现节能、环保、智能化等功能，进一步提升了城市照明的质量和效率。
本标准旨在规范城市智慧照明的建设技术要求，为城市照明的智能化、绿色化提供指导。
二、术语和定义1. 城市智慧照明（Smart City Lighting）：指利用物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现对城市照明的智能化、绿色化、高效化的管理。
2. 智能照明控制系统（Intelligent Lighting Control System）：指利用先进的传感器、通信、控制等技术，实现对城市照明的实时监控、远程控制、节能控制等功能的系统。
3. 绿色照明（Green Lighting）：指通过选用高效节能光源、灯具，采用合理的照明设计，实现在保证照明质量的前提下，最大程度地降低能耗和减少环境污染。
4. 智能化管理（Intelligent Management）：指利用物联网、大数据、云计算等技术，实现对城市照明的远程监控、数据分析、预测维护等功能的管理方式。
三、城市智慧照明建设技术要求1. 总体要求：城市智慧照明建设应符合城市规划、绿色环保、节能高效的原则，结合城市的文化、历史、地理等特点进行设计，并应考虑系统的可扩展性和可维护性。
2. 智能控制系统要求：智能控制系统应能实现照明的远程监控、场景设置、定时控制等功能，同时应具备适应不同环境的能力，如室外环境的防雨、防雷等功能。
3. 绿色照明要求：绿色照明应采用高效节能光源、灯具，降低能耗和减少环境污染。
在保证照明质量的前提下，优先选用低能耗、高效率的照明系统和设备。
4. 智能化管理要求：智能化管理应利用物联网、大数据、云计算等技术，实现对城市照明的实时监控、数据分析、预测维护等功能。
管理平台应具备易操作性和安全性，满足城市管理的需要。
智慧照明概念-概述说明以及解释
智慧照明概念-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述智慧照明是一种将智能技术与照明设施相结合的创新领域。
随着科技的发展和城市化进程的不断推进，智慧照明在城市建设中发挥着越来越重要的作用。
它通过使用各种传感器、通信技术和数据处理技术，实现对照明系统的智能化管理和控制，从而提高能源利用效率，改善城市居民的生活质量，促进可持续发展。
智慧照明的发展不仅仅局限于室内照明，还包括室外照明、道路照明、园区照明等各个方面。
通过智能化的照明系统，城市可以实现对灯光的自动感应、亮度调节、节能管理等功能。
这不仅可以提高照明质量，还能减少能源的浪费，有效降低城市的能耗和排放量。
智慧照明的发展在提高城市的可持续性方面起到了重要作用。
通过智能感知和精确控制技术，城市可以根据不同时间段和人流情况调整照明亮度，避免了不必要的能源浪费。
此外，智慧照明还可以通过数据处理和分析技术，实现照明系统的智能优化，提高照明质量，减少能源消耗，提升城市形象。
然而，智慧照明的发展也面临着一些挑战。
首先，智慧照明的实施需要高度的技术支持和资金投入。
其次，由于涉及到大量的传感器、通信和数据处理设备，智慧照明的系统安全性也是一个重要问题。
此外，智慧照明的标准和规范也尚不完善，需要相关部门和行业的共同努力。
尽管智慧照明面临挑战，但它的前景仍然非常广阔。
随着智能技术的不断进步，智慧照明在城市建设中将扮演着越来越重要的角色。
它不仅可以提高城市的照明质量，还可以有效降低能源消耗，改善城市居民的生活质量。
因此，我们有理由相信，智慧照明将成为未来城市发展的重要趋势，并对城市的可持续发展产生深远的影响。
文章结构部分的内容如下：1.2 文章结构本文将按照以下结构进行展开：第1部分：引言- 在引言部分，将对智慧照明的概念和背景进行概述，并明确文章的目的。
第2部分：正文2.1 智慧照明的定义与背景- 在该部分中，将详细探讨智慧照明的概念及其发展，并分析智慧照明在城市建设中的作用，同时还将讨论智慧照明的发展趋势。
关于城市路灯照明的现状及问题分析
关于城市路灯照明的现状及问题分析1. 引言1.1 城市路灯照明的重要性城市路灯照明在城市管理中扮演着至关重要的角色。
它不仅是城市夜间亮度的保障，更是保障市民夜间出行安全的重要设施。
城市路灯照明的良好与否直接关系到城市的形象和市民的生活质量。
良好的城市路灯照明可以有效提高城市的安全性，减少犯罪率和交通事故率，提升市民的生活幸福感。
城市路灯照明也是城市夜间经济发展的重要保障。
良好的照明设施可以吸引更多的游客和商家，促进城市夜间消费和经济活跃度。
城市路灯照明的重要性不言而喻，只有充分重视并不断完善城市路灯照明设施，才能更好地推动城市的发展和进步。
城市路灯照明的重要性不仅体现在夜间亮度和安全性方面，还对城市的文化底蕴和城市品质起到了重要的补充作用。
城市路灯照明可以提升城市的氛围和环境，增加城市的文化氛围和人文内涵。
城市路灯照明的重要性不仅仅体现在安全性和经济发展方面，更是对城市整体形象和文化内涵的重要补充和提升。
1.2 城市路灯照明现状随着城市化进程的不断加快，城市路灯照明作为城市基础设施的重要组成部分，扮演着至关重要的角色。
目前，大多数城市在路灯照明上仍存在一些普遍的问题和挑战。
城市路灯照明系统老化严重，很多路灯存在亮度不均匀、光色不统一等问题，影响了路灯照明效果。
城市路灯照明的能效较低，存在大量能源浪费现象。
传统的高压钠灯和金卤灯在使用过程中功耗较高，不利于节能减排。
城市路灯数量众多，管理和维护成本也较高，存在一定的浪费现象。
城市路灯照明还存在着光污染的问题，过亮过暗的光线会对夜间生物活动和城市居民的生活带来影响。
光污染也影响了城市的夜间景观效果，降低了城市的美观度。
城市路灯照明目前面临着诸多问题和挑战，需要采取有效的措施来改善城市路灯照明现状，提升城市照明质量和节能环保水平。
.2. 正文2.1 城市路灯照明存在的问题1. 能耗过高。
传统的荧光灯或高压钠灯路灯功率大，能耗高，造成不必要的能源浪费。
2. 光污染严重。
物联网技术在智慧城市照明系统中的应用探索
物联网技术在智慧城市照明系统中的应用探索智慧城市是通过信息与通信技术来改善城市治理和提升居民生活质量的概念。
在智慧城市的发展过程中，照明系统作为城市基础设施的一部分，扮演着关键的角色。
物联网技术的出现进一步推动了照明系统的智能化和自动化。
本文将探讨物联网技术在智慧城市照明系统中的应用，并展望其未来的发展。
首先，物联网技术为智慧城市照明系统带来了远程监控和控制的能力。
通过物联网连接的传感器和控制器，城市管理者可以实时远程监控照明系统的状态和性能。
这使得他们能够及时发现故障和问题，并做出相应的调整和维修。
此外，物联网技术的远程控制功能还使得照明系统能够根据不同的情景和需求进行智能调节，例如根据交通流量和天气状况调节路灯的亮度，从而实现能源的节约和环境的保护。
其次，物联网技术为智慧城市照明系统带来了智能化的灯具。
传统的灯具只能提供基本的照明功能，但借助物联网技术，灯具可以成为一个智能终端，具备更多的功能和服务。
例如，智能灯具可以通过内置的传感器感知周围环境的光线、温度和湿度等信息，并根据需求自动调节亮度和色温，提供更舒适的照明体验。
此外，智能灯具还可以集成语音控制和人机交互功能，使得居民可以通过语音命令或手机APP来控制灯光的开关、亮度和颜色等参数。
再次，物联网技术为智慧城市照明系统提供了大数据分析和智能决策支持。
通过物联网连接的传感器和控制器，照明系统可以收集和分析大量的数据，例如照明设备的能耗、使用时间和环境参数等。
这些数据可以帮助城市管理者更好地了解照明系统的运行状况，并采取相应的优化措施。
此外，借助大数据分析技术，城市管理者还可以进行智能决策，例如根据历史数据预测照明系统的使用需求，从而合理安排维护和更新计划，提高照明系统的可靠性和效率。
最后，随着物联网技术的不断发展，智慧城市照明系统将进一步拥有更多的应用和创新。
例如，物联网技术可以使得照明系统与其他城市设施进行无缝连接，实现更高级别的智能化效果。
浅谈城市照明的管理及维护措施
浅谈城市照明的管理及维护措施城市照明作为城市的重要基础设施之一，对城市的发展和居民的生活具有重要的影响。
良好的城市照明系统不仅能够美化城市夜景，提升城市形象，还能够加强城市的安全感和便利性。
对城市照明的管理及维护措施显得尤为重要。
本文将从城市照明的管理与维护工作的重要性、管理的方式和维护措施等方面进行探讨，以期为城市照明的管理和维护工作提供一些有益的思路和建议。
一、城市照明管理与维护工作的重要性1. 城市形象的提升城市照明是城市的重要景观之一，良好的城市照明可以有效提升城市形象，使城市更加美丽、夜景更加迷人。
特别是一些著名的景点和旅游胜地，良好的城市照明更能够吸引游客，促进城市经济的繁荣。
2. 居民生活质量的提高良好的城市照明系统可以改善城市环境，提高居民的生活质量。
适当的夜间照明可以带来更多的安全感和便利性，不仅为夜间的出行提供了便利，更能够减少犯罪率，保障居民的人身安全。
3. 节能减排，可持续发展合理的城市照明管理和维护工作可以带来节能减排的效果，降低城市能耗，减少能源浪费。
采用节能环保的照明设备和技术，更有利于城市的可持续发展。
二、城市照明管理的方式1. 制定完善的规划城市照明管理的有效性首先来自于完善的规划和设计。
在城市建设的初期阶段，就应该对城市照明做出有针对性的规划，包括照明设备的选型、布局、亮度、色温等参数的设计，以及照明系统的整体规划，保证城市夜景的美观度和一致性。
2. 强化管理和监督城市照明的管理需要建立完善的管理机制，明确责任部门和责任人员，加强对城市照明的日常管理与监督。
建立城市照明的监测评估体系，实时掌握照明系统的运行情况，不断改进和优化。
3. 加强科技支持随着科技的进步和发展，城市照明的管理也需要借助科技手段来提高管理的效率和质量。
引入智能化、互联网化的照明设备和管理系统，利用大数据分析和人工智能技术，对城市照明系统进行综合管理和优化调控。
三、城市照明维护的措施1. 定期检查和维护城市照明系统需要定期进行检查和维护，发现问题及时修复。
城市精细化管理案例
城市精细化管理案例城市精细化管理是指通过综合运用信息技术、物联网、大数据分析等手段，以城市为单元对城市各个方面进行精确、细致的管理和服务。
下面列举了10个关于城市精细化管理的案例。
1. 交通管理：通过智能交通系统，实现对城市道路交通的精细化管理。
例如，根据交通流量数据和实时路况，自动调整红绿灯的时长，优化交通信号控制，提高交通效率和减少拥堵。
2. 垃圾分类管理：利用智能垃圾桶和垃圾分类识别技术，对城市垃圾进行分类管理。
例如，通过垃圾桶内置的传感器，可以自动识别垃圾种类，并在投放时给予提示，提高垃圾分类的准确率。
3. 水资源管理：通过远程监测和水质分析，实现对城市水资源的精细化管理。
例如，通过监测水质数据和用水量，可以精确控制供水量，合理利用水资源，提高供水效率。
4. 环境监测：利用传感器和监测设备，对城市环境进行精细化监测。
例如，监测空气质量、噪音、温度等环境参数，及时发现问题并采取措施改善环境质量。
5. 公共安全管理：通过视频监控、人脸识别等技术手段，实现对城市公共安全的精细化管理。
例如，通过智能摄像头和人脸识别系统，可以实时监测人员活动并识别异常行为，提高城市安全水平。
6. 社区管理：通过社区智能化系统，实现对社区居民生活的精细化管理。
例如，通过智能门禁系统和居民管理平台，可以实现智能化的出入管理和信息发布，提高社区内部的管理效率。
7. 城市照明管理：利用智能照明系统，实现对城市照明的精细化管理。
例如，通过智能照明控制系统，可以根据光线强度和人流量自动调节灯光亮度，节约能源并提高照明效果。
8. 城市绿化管理：通过植物生长监测、自动浇水等技术手段，实现对城市绿化的精细化管理。
例如，利用传感器监测植物生长状态和土壤湿度，自动调节浇水和施肥，提高绿化效果和植物生存率。
9. 城市设施维护：通过物联网和维修管理系统，实现对城市设施的精细化维护。
例如，通过传感器监测设施运行状态，及时发现故障并派遣维修人员进行维修，提高城市设施的维护效率。
AI技术在城市照明管理中的使用方法解析
AI技术在城市照明管理中的使用方法解析一、引言随着科技的快速发展和城市化进程的加快，城市照明管理面临诸多挑战。
传统的人工管理已经不足以满足日益增长的需求。
然而，人工智能（AI）技术在城市照明管理中扮演着重要角色，其具有自动化、智能化与可视化等优势，为城市照明管理提供了全新可能。
本文将就AI技术在城市照明管理中的使用方法进行详细解析。
二、AI技术在城市照明管理中的应用1. 数据分析与预测AI技术可以通过大数据分析和机器学习算法对城市照明数据进行实时监测和分析。
通过收集相关数据，如交通流量、路灯亮度、天气情况等，可以建立预测模型来准确预测未来的照明需求。
这有助于合理调整路灯亮度以达到节能效果，并提供更好的道路安全。
2. 智能远程监控与维护利用AI技术，可以实现对城市各个区域路灯状态及运行情况进行远程监控和维护。
通过物联网和云计算技术，将路灯设备与集中控制中心相连接，管理员可以实时监控路灯工作状态、电量以及故障信息。
当发生故障时，系统能够自动报警并准确定位故障位置，降低了维修成本和时间。
3. 智能化调光与节能措施AI技术在城市照明管理中的一个重要应用是智能化调光及节能措施。
根据不同的需求情况，系统可以自动调整路灯亮度，并根据交通流量、天气等信息实现智能化的照明模式切换。
这样不仅可以满足不同时间段的照明需求，还可最大限度地减少能源浪费。
4. 可视化分析与指挥中心AI技术还可以实现城市照明管理的可视化分析与指挥中心。
通过建立一个集中的数据平台和交互界面，管理员可以通过图像识别和数据分析等功能获取各个路灯节点的详细信息。
同时，通过GIS地理信息系统的支持，管理员还可以直观地查看整个城市区域内路灯运行情况，并进行远程指挥。
三、AI技术在城市照明管理中的优势1. 提高效率与减少人力资源利用AI技术实现自动化和智能化的城市照明管理，可大大提高工作效率并节省人力资源。
通过自动监测、报警及故障定位等功能，可以减少人工巡检的频率和强度，使管理员能够更加集中精力进行其他重要工作。
基于物联网技术的智慧照明系统研究与应用
基于物联网技术的智慧照明系统研究与应用随着物联网技术的不断发展，越来越多的智能设备被广泛应用于各个领域。
其中，智慧照明系统是一个备受关注的领域，它利用物联网技术，通过无线通讯、传感器、云计算等多种技术手段，实现对照明设备的远程监控、控制和管理。
一、智慧照明系统的核心技术智慧照明系统是一种智能化、信息化、网络化的照明控制系统。
它采用蓝牙、Wi-Fi、LoRa等无线通讯技术，将各个照明设备互相连接，形成一个网络，并通过互联网将这个网络和管理平台连接起来。
同时，智慧照明系统还采用多种传感器技术，实现对照明设备的智能控制和管理。
智慧照明系统的核心技术可以分为以下几个方面：1. 通信技术：智慧照明系统利用各种无线通讯技术，将各个照明设备互相连接起来。
常见的通讯技术包括蓝牙、Wi-Fi、Zigbee、LoRa等。
2. 传感器技术：智慧照明系统利用多种传感器技术，对环境、人流、车流等信息进行感知，以此控制照明设备的开关、亮度等。
3. 云计算技术：智慧照明系统通过连接互联网，将各个照明设备和管理平台相连接，实现数据的互通和共享。
同时，通过云计算技术，实现对数据的分析、处理和存储。
二、智慧照明系统的应用场景智慧照明系统被广泛应用于城市、公共场所、商业区、工业园区等领域。
1. 城市照明：智慧照明系统可以通过传感器感知城市的交通流量、人流量等信息，自动调节照明设备的亮度，提高能源利用率。
2. 公共场所：智慧照明系统可以实现自动感光、自动关灯等功能，降低能源浪费。
3. 商业区：智慧照明系统可以根据人流量、天气等信息，自动调整照明设备的亮度，提高商业区的体验度。
4. 工业园区：智慧照明系统可以通过传感器感知工厂的生产线、人员等信息，自动调节照明设备的亮度和颜色，提高生产效率。
三、智慧照明系统的优势和发展趋势智慧照明系统的优势在于节能、环保、智能和安全等方面。
1. 节能：智慧照明系统可以根据需要自动调节照明设备的亮度和颜色，最大限度地节省能源。
城市智慧照明系统建设与管理方案
城市智慧照明系统建设与管理方案第一章概述 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 建设目标 (3)1.3 工作原则 (4)第二章城市智慧照明系统规划 (4)2.1 城市照明现状分析 (4)2.1.1 现状概述 (4)2.1.2 存在问题 (5)2.2 智慧照明系统架构设计 (5)2.2.1 系统架构概述 (5)2.2.2 关键技术 (5)2.3 系统功能规划 (5)2.3.1 照明设备监控 (5)2.3.2 能耗管理 (6)2.3.3 系统管理 (6)2.3.4 信息发布 (6)第三章技术选型与设备采购 (6)3.1 技术标准与规范 (6)3.1.1 技术标准 (6)3.1.2 技术规范 (6)3.2 设备选型与采购流程 (7)3.2.1 设备选型 (7)3.2.2 采购流程 (7)3.3 供应商评估与选择 (7)3.3.1 供应商评估 (7)3.3.2 供应商选择 (7)第四章系统设计与实施方案 (7)4.1 系统设计原则 (7)4.1.1 安全性原则 (8)4.1.2 可靠性原则 (8)4.1.3 可扩展性原则 (8)4.1.4 实时性原则 (8)4.2 系统实施步骤 (8)4.2.1 项目立项与需求分析 (8)4.2.2 系统设计 (8)4.2.3 系统开发与集成 (8)4.2.4 系统测试与调试 (8)4.2.5 系统部署与运维 (8)4.3 工程项目管理 (9)4.3.1 项目组织与管理 (9)4.3.2 质量控制 (9)4.3.4 进度控制 (9)4.3.5 安全管理 (9)第五章智慧照明控制系统 (9)5.1 控制系统架构 (9)5.2 控制策略与算法 (10)5.3 系统集成与调试 (10)第六章网络通信与数据传输 (10)6.1 通信网络设计 (11)6.1.1 设计原则 (11)6.1.2 网络架构 (11)6.2 数据传输协议 (11)6.2.1 协议选择 (11)6.2.2 协议配置 (12)6.3 数据安全与防护 (12)6.3.1 安全措施 (12)6.3.2 防护策略 (12)第七章系统运行与维护 (12)7.1 运行管理制度 (12)7.1.1 管理架构 (12)7.1.2 运行管理职责 (13)7.1.3 运行管理流程 (13)7.2 维护保养计划 (13)7.2.1 维护保养内容 (13)7.2.2 维护保养周期 (13)7.2.3 维护保养流程 (13)7.3 故障处理与应急响应 (14)7.3.1 故障分类 (14)7.3.2 故障处理流程 (14)7.3.3 应急响应 (14)第八章节能与环保 (14)8.1 节能措施 (14)8.1.1 照明设备选型 (14)8.1.2 照明系统设计 (14)8.1.3 运维管理 (15)8.2 环保要求 (15)8.2.1 环保材料选用 (15)8.2.2 环保施工 (15)8.2.3 环保运维 (15)8.3 节能与环保效果评估 (15)8.3.1 评估指标 (15)8.3.2 评估方法 (16)8.3.3 评估结果应用 (16)第九章人员培训与素质提升 (16)9.2 培训内容与方法 (16)9.2.1 培训内容 (16)9.2.2 培训方法 (17)9.3 培训效果评估 (17)第十章项目验收与评估 (17)10.1 项目验收标准 (17)10.1.1 功能性验收标准 (17)10.1.2 技术性验收标准 (18)10.1.3 管理性验收标准 (18)10.2 验收流程与组织 (18)10.2.1 验收流程 (18)10.2.2 验收组织 (18)10.3 项目绩效评估与改进 (19)10.3.1 项目绩效评估 (19)10.3.2 改进措施 (19)第一章概述1.1 项目背景我国城市化进程的不断推进，城市规模日益扩大，城市照明系统在美化城市环境、提高市民生活质量、保障城市安全等方面发挥着重要作用。
基于大数据分析的智慧照明控制系统设计
基于大数据分析的智慧照明控制系统设计在智慧城市建设中，智慧照明控制系统是至关重要的一部分。
传统的照明系统只能简单地打开或关闭，或者是通过设置定时器控制，不能满足现代城市对于节能、环保、人性化的需求。
而基于大数据分析的智慧照明控制系统则能够更好地满足这些需求。
一、智慧照明控制系统的主要功能智慧照明控制系统主要包括以下功能：1. 亮度控制：根据不同的时间、天气、交通情况和人流量等条件自动调节照明亮度，达到节能和舒适的效果。
2. 功率控制：根据电网的负荷情况自动调节照明功率，以保证电网的稳定和节约能源。
3. 故障诊断：通过网络连接和传感器监测，实时检测设备故障和损坏，提高系统的可靠性和维护效率。
4. 智能化控制：通过AI算法分析和预测数据，实现智能化控制，提高系统的自主决策和调节能力。
二、基于大数据分析的智慧照明控制系统的设计1. 数据采集：通过感应器、摄像头、光线感应器和气象仪等设备采集环境数据，如温度、湿度、气压、风速、光强、车流量、人流量等。
2. 数据预处理：对采集的原始数据进行清洗、校正、切分、降噪等预处理，滤除无效数据和异常数据，保证分析结果的准确性和可靠性。
3. 数据存储和管理：利用云计算和大数据技术，建立数据仓库和数据平台，实现数据的分层存储和管理，为后续的分析和应用提供基础支撑。
4. 数据分析和建模：通过数据挖掘、机器学习和深度学习等技术，对采集的数据进行分析和挖掘，构建数据模型和算法，并对模型进行优化和调整。
5. 智能化决策和控制：将优化后的数据模型和算法应用到智慧照明控制系统中，实现自主决策和控制，提高系统的精度和性能。
三、基于大数据分析的智慧照明控制系统的优势1. 节能环保：通过精确和智能地控制照明设备的开关、亮度和功率，能够实现节能、减少碳排放、保护环境的目的，对于现代城市建设具有重要意义。
2. 人性化舒适：智慧照明控制系统能够根据不同的时间、天气、交通情况和人流量等条件自动调节照明亮度，实现人性化、舒适的照明效果，提高城市居民的生活质量。
基于大数据技术的照明灯具及用户体验可视化分析
Statistics and Application 统计学与应用, 2023, 12(3), 759-771 Published Online June 2023 in Hans. https:///journal/sa https:///10.12677/sa.2023.123079基于大数据技术的照明灯具及用户体验可视化分析曹兆祥1，吴伟力1，范 军2，米军利11徐州工程学院数学与统计学院，江苏 徐州 2上海育创网络科技股份有限公司，上海收稿日期：2023年5月25日；录用日期：2023年6月15日；发布日期：2023年6月27日摘要基于2022年京东照明灯具相关数据，采用搭建数据仓库，分析用户体验及灯具属性。
初始表有商品搜索表、商品详细表、最近商品评论表，通过Python 技术对数据就行去除空格，剔除脏数据及重复数据，运用Hadoop 及Hive 技术对数据解析，得到好评排行、用户评价关键词、用户体验反馈，并与网评进行比对，运用ECharts 技术将数据以可视化的方式进行展示。
论文从大数据技术角度，更加直观清晰地获取用户对灯具使用的满意度，进而判断灯具是否满足了提高生活质量的需求。
关键词用户体验，大数据，数据仓库，数据可视化Visualization Analysis of Lighting Fixtures and User Experience Based on Big Data TechnologyZhaoxiang Cao 1, Weili Wu 1, Jun Fan 2, Junli Mi 11School of Mathematics and Statistics, Xuzhou University of Technology, Xuzhou Jiangsu 2Shanghai Yuchuang Network Technology Co., Ltd., ShanghaiReceived: May 25th , 2023; accepted: Jun. 15th , 2023; published: Jun. 27th, 2023AbstractBased on the relevant data of JD lighting fixtures in 2022, a data warehouse is established to曹兆祥等analyze the user experience and the attributes of lighting. Initial tables include the product search table, the product detail table, the recent product review table. Using Python technology to remove spaces, dirty data and duplicate data on the data line. After the data is uploaded to the server and analyzed using Hadoop and Hive technology, positive reviews, user evaluation key- words, and user experience feedback are obtained. Compare with online reviews and use ECharts technology to visualize the data. From the perspective of big data technology, this paper more intuitively and clearly captures users’ satisfaction with the use of lighting fixtures, and then evaluates whether it meets the needs of improving quality of life.KeywordsUser Experience, Big Data, Data Warehouse, Data Visualization Array Copyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言根据甲骨文的记载，古代人们在商代的时候就学会了用松香制作灯具。
大数据在智慧城市中应用
大数据在智慧城市中应用在当今科技飞速发展的时代，大数据已经成为推动社会进步和创新的重要力量。
特别是在智慧城市的建设中，大数据的应用正在改变着城市的运行方式和居民的生活品质。
智慧城市，简单来说，就是利用各种信息技术手段，让城市的管理和服务更加智能化、高效化、人性化。
而大数据在其中扮演着至关重要的角色。
首先，大数据在城市交通管理方面发挥着巨大作用。
通过安装在道路上的传感器、摄像头等设备，能够实时收集大量的交通数据，包括车流量、车速、道路拥堵情况等。
这些数据经过分析处理，可以帮助交通管理部门制定更加科学合理的交通疏导方案，优化信号灯设置，从而减少交通拥堵，提高道路通行效率。
例如，在某些城市，当某个路段出现拥堵时，系统会自动调整周边信号灯的时长，引导车辆分流，避免拥堵进一步加剧。
其次，大数据在能源管理方面也有出色表现。
城市中的能源消耗是一个庞大的数字，而通过对各类能源使用数据的收集和分析，能够发现能源浪费的环节和区域，进而采取针对性的节能措施。
比如，根据不同建筑的用电数据，调整其供电策略，实现智能节电；对于公共照明系统，可以根据实时的光照和人流情况，自动调节路灯的亮度，在保障照明需求的同时降低能源消耗。
再者，大数据在城市公共安全领域的应用也不容忽视。
借助遍布城市的监控摄像头和智能安防设备，收集大量的图像和视频数据，利用大数据技术进行分析，可以及时发现潜在的安全隐患和犯罪行为。
比如，通过对人群聚集活动的数据分析，提前预测可能发生的踩踏等安全事故，从而及时采取防范措施；在案件侦破方面，大数据可以帮助警方快速筛选和比对嫌疑人的相关信息，提高破案效率。
另外，大数据在城市的医疗健康领域也大显身手。
医疗机构可以通过对患者的病历数据、诊疗记录等进行分析，为疾病的预防和治疗提供参考。
例如，通过分析某一地区的疾病发病趋势和人群特征，提前开展针对性的健康教育和疾病筛查；在医疗资源的分配上，根据不同区域的患者需求和医疗资源的使用情况，合理调配医疗设备和医护人员，提高医疗服务的公平性和可及性。
智慧照明景观综合系统在城市照明中的应用
智慧照明景观综合系统在城市照明中的应用发表时间：2019-09-03T14:03:48.417Z 来源：《河南电力》2019年1期作者：高益锋[导读] 随着中国社会经济的发展，城市规模的扩大，道路照明设施的正常运行与良好维护是稳定道路照明质量和保障交通安全与社会安全的重要措施。
（柳州市城光照明工程有限责任公司广西柳州 545007）摘要：随着中国社会经济的发展，城市规模的扩大，道路照明设施的正常运行与良好维护是稳定道路照明质量和保障交通安全与社会安全的重要措施。
随着计算机网络技术和信息化技术的发展，道路照明设施的联网监控和信息化管理已具备技术条件，其内容包括道路照明设施运行状态信息采集、照明控制、照明节能、设备故障报警、养护计划编制、养护过程记录和管理、安全监测、技术文档资料管理等。
国家住房和城乡建设部发布的《“十三五”绿色照明规划纲要》中“重点工作”的第二项即对“推进城市照明管理信息平台建设”提出了要求。
关键词：综合管理；智慧照明；景观照明一、引言柳州市在近些年市场经济的推动下，城市的基础建设和环境，备受各界关注。
在诸多的硬件基础建设中，城市路灯、景观灯等无疑是照亮和点缀整个城市夜晚的亮点，为城市的夜色增添无穷魅力。
在柳州市建设局的领导下，城市的道路绿化、照明亮化、美化工程已取得良好的效果，大大改善了人居环境和市容市貌，提升了整改城市的对外形象，为创建和谐社会奠定了良好基础。
随着柳州市城市路灯和景观灯建设的飞速发展，建立智慧照明景观综合系统势在必行，通过系统可以对提高整个城市照明的亮灯率、节约能源、改善投资环境、减少交通事故、保障人身安全，稳定社会治安等起到有效的作用。
建立智慧照明景观综合系统是城市和行业进步的需要，是提升城市形象的需要。
智慧照明景观综合系统的建成将城市建设美化、亮化工程推向另一高度。
智慧照明景观综合系统的投入使用，能创造更好的经济效益和带来良好的社会效应。
二、市场背景智慧照明景观综合系统将对灯光环境管理中心管理的道路照明监控、高层建筑泛光照明监控、广场照明监控、桥梁照明监控、路灯照明监控等照明设施资产进行统一的收集、确权、监测、管理，系统的建立是一项复杂的工程，必须全面规划，从全局的观点出发，考虑到目前和将来的需求，设计统一的系统结构，同时还为今后系统的发展和逐步完善留下充分的余地，避免因需求扩展和提高时不得不全盘推倒、另起炉灶的情况出现，以保护前期的投资。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据分析在城市照明管理系统中的应用摘要：城市照明监控历史运行数据往往蕴含着大量的潜在信息和知识，人们迫切需要对有价值的数据进行深度挖掘，并将获得的成果应用于运行状况评估、异常预警和运营参数调优中。
基于城市照明监控历史运行数据，提出了一种基于大数据分析技术的应用方法，对海量运行数据进行聚类分析，以及对场景模式进行划分得到判别决策树，并对实时监测过程中的动态数据进行离群点分析，从而判别当前设备运行状况。
结合应用实例对模型进行合理性验证，证明了该方法的可行性。
关键词：大数据分析聚类分析判别决策树离群点分析随着社会的不断进步和计算机技术的快速发展，信息系统在各领域快速拓展，系统采集、累积和处理的数据越来越多，信息增速也不断加快，这也预示着大数据时代已经到来。
麦肯锡认为，“大数据”指所涉及的数据集规模超过了传统数据库软件获取、存储、管理和分析的能力［1］。
虽然现实世界产生的数据量不断增长，但其中可理解的比例却不断下降，人们迫切需要对大数据进行分析，以了解海量数据背后的重要信息和知识，大数据分析技术应运而生。
大数据分析是基于IT技术、数据挖掘、统计分析等多门学科的成果应用，通过从海量数据中分析出有效模式，获取存在的关系和规则并对发展趋势作出预测，这也是大数据生态环境中的最重要一环——使数据产生价值。
经过城市照明管理行业20多年的快速发展，路灯远程自动化监控技术有了很大提高。
监控系统每分钟都会产生实时监控数据，运行至今的系统大都已经存储了庞大数据，它们记录了照明监控设备的运行状况。
但是人们更关心它们背后隐含着的知识和信息，这些“数据”中的“数据”可用于运行状况评估、异常预警和后续运营参数调优，对照明管理部门降本增效、不断改善服务质量具有积极指导意义。
由此可见，大数据分析技术应用于城市照明管理行业尤为迫切和必要。
一、大数据分析理论大数据分析理论指从海量数据中分析和挖掘出知识的方法，本文主要采用聚类、分类等方法。
1、数据仓库建立进行大数据分析前必须收集待分析的数据资源，虽然数据挖掘可直接从操作数据源中挖掘信息，但建议从专用性和可靠性角度考虑，不采用原有的数据库或数据结构，而是将待分析数据存入数据仓库中。
数据仓库是一个集成、相对静态、面向主题的数据集合，通过建立数据仓库，可将异种数据源中的数据通过集成，从而构成语义上一致的数据存储体系结构，它可按不同的主题划分管理决策所需信息，为查询、分析和决策打下基础［2］。
2、特征提取数据仓库中的集合包含了大量特征，为了通过聚类分析发现潜在的运行模式，需要从序列数据中提取反映运行情况的重要特征向量。
这主要有两方面的工作：一方面为了让模型更容易理解，需要降低数据集的维度，删除不相关的特征并降低噪声，使大数据分析算法效果更好；另一方面通过创建新属性树，将一些旧属性合并或创建新的属性，这样可更有效地捕获数据集中的重要信息。
最常使用的特征集提取技术都是高度针对某一具体领域，一旦大数据分析用于其它领域，首要任务就是找到新的特征并进行特征提取。
3、数据预处理由于待分析数据可能存在数值区间范围较大、且不同时间段内变化快的问题，因此在大数据分析之前必须使用转换方法进行标准化处理。
数据标准化转换也是大数据分析中常见的转换措施之一，它通过将数据按照比例进行缩小，使之归入一个较小区间范围内，为数据分析建立相对平等的基础。
标准分数（Ｚ－ｓｃｏｒｅ）是一种数据标准化的重要方法，能够真实地反应一个分数距离平均数的相对标准距离，标准分数可由式（1）求出：其中，Ｘ为被标准化的数据，μ为数据集的平均值，σ为数据集的标准差。
Ｚ值代表着原始数据和数据集平均值之间的距离，它能表明原始数据在数据类集中的位置，方便在不同分布的数据之间进行比较［3］。
4、聚类算法聚类就是将数据对象分为多个类，类内数据点具有较高的相似度而距离近，类间数据对象差别大而距离点远［4］。
聚类技术可以将数据集划分成不同的子集集合，它们在空间上都是一个稠密的区域，能方便实现对数据的分析。
Ｋ－Ｍｅａｎｓ是最为经典的一种基于划分的聚类算法，它采用数据点之间的距离作为评价度量指标，也即将距离比较相近的对象组成类，以得到紧凑而独立的类作为最终目标［5］。
Ｋ－Ｍｅａｎｓ算法的基本工作过程：首先随机选择ｋ个数据作为初始质心，将数据对象根据其与各个类的质心距离进行划分，之后重新计算各个类的质心，循环执行直到目标函数最小为止［6］。
类的质心为类内所有点的算术平均值，对象到质心的距离一般采用欧几里得距离，可由式（2）求出：其中，（Ｘ１，Ｙ１）为质心坐标，（Ｘ２，Ｙ２）为样本数据。
目标函数采用平方误差准则函数，可由式（3）求出：其中，Ｃi为第i个簇，Ci为簇Ｃi的质心，Ｋ为簇的个数，X为数据对象，dist为标准欧几里得距离[7]。
5、分类算法数据分类目的是通过构建一个分类模型，将数据集中的所有项映射到给定类别中的某一项，用于归纳和描述重要数据的分类情况。
判别决策树是用于数据分类和预测未来的主要技术，它基于从一类无规则的数据中推理出规律性模型的分类规则［8］。
它采用自顶向下方法，在树的节点进行属性值的比较，并根据不同值判断向下分支，最后在树末端的叶节点得到结论。
该算法主要基于信息论中的熵理论，把信息增益率作为节点分支属性选择的度量标准，获得最终的决策规则。
各属性的信息增益率可由式(4)求出：其中，Ｓ为数据集，Ａ为分割属性，Gain为信息增益，SplitInfo 为分裂信息量。
分裂信息量可由式(5)求出：其中，ｓ为数据子集，ｓi为分割属性，ｃ为数据子集样本数［7］。
6、离群点检测离群点是数据集中与正常点有较大差异的那一类数据点，在数据点中找出异常点是离群点检测的主要任务。
离群点检测在大数据分析中有重要应用，它采用基于距离的异常点检测算法，以欧式距离为衡量标准，找到脱离给定数据集的异常数据。
离群点检测算法：根据分类结果选择该数据对象的质心，计算该数据对象到质心的欧氏距离，根据区间范围判断是否为离散点［7］。
二、大数据分析方法1、城市照明管理相关数据城市照明运行管理数据具有非常重要的参考价值，可通过对这些数据进行分析，挖掘其中有价值的信息，从而为故障报警、状况预测和决策支持奠定基础。
城市照明运行管理数据按逻辑分类，有动态监控数据和静态业务数据，监控数据分为照明实时数据和故障数据，业务数据分为资产数据和管理数据。
系统每隔20min远程采样照明实时数据一次，故障数据由远程监控终端主报。
城市照明管理中产生的运行数据如表１所示。
2、运行状况评估本文对照明监控设备运行状况评估数据源是基于路灯监控终端产生的照明实时数据，并且以输出有功功率作为主要研究对象，对有功功率负荷变化情况进行分析。
有功功率指一个周期内发出或负载消耗的瞬时功率的积分的平均值，传统判断有功功率是否出现异常的监测方法是在系统中设定一个阈值，根据超出上下限报警，这完全没有考虑时间和环境特征等因素，导致阈值难以确定，也不能动态适应变化。
本文采用大数据分析方法，通过识别存在的有功功率运行模式，建立模式判定，然后对实时采样的数据进行比较，判断是否存在异常情况。
（1）数据特征提取及标准化试验数据采用某地010#城市照明监控终端，该监控终端装于迎宾大道路灯控制柜中，主台系统每隔20分钟对该终端运行数据采样一次，将90天产生的1080条亮灯有效数据写入数据仓库。
010#终端部分输出有功功率数据如图１所示。
为了通过聚类分析发现潜在的运行状况判断模式，从有功功率序列数据中提取出反映运行情况的特征向量可由式（6）求出：Ｐ＝（Apmean，Apmax） (6)其中，Apmean为单位小时有功功率中值，Apmax为单位小时有功功率最大值。
由于有功功率数据值较大且不同时间段变化快，因而对于特征向量使用Z-score规范化处理，实现数据分布于一定区间范围内，标准化结果如图2所示。
（2）K-Means自然划分K-Means算法中必须选择合适的K值，采用多次迭代的方式以同簇距离总长度来判断Ｋ值的合理性。
图3是在不同K值下的类指标图，从图中可以明显看到，当簇数目为3时，类指标急剧下降，所以确定这次采用的K-Means聚类算法的K值为3。
采用K值为3的K-Means算法对该数据集进行聚类，完成如图4所示的自然划分结果。
完成聚类分析后，为方便分析有功功率运行模式判别条件，需要构造４个新的属性：质心点Ｘ、质心点Ｙ、类簇标识和前后半夜标识。
构造新属性之后的部分数据如表2所示。
在共1080组数据中，使用810组数据构成训练集，对构造了新属性的数据集进行分类，得到判定决策树如图2所示。
使用270组数据作为检验集，分类误差小于2％，完全可以采纳。
（3）运行状况评估应用为论证该方法的实际监测和评估效果，选取010#终端2014年8月25日23点数据进行检验。
该采样数值为Apmean＝33.18ＫＷ，Apmax＝33.25ＫＷ，根据模式判别决策树判断该点的模式为Cluster2。
特征向量P(33.18,33.25)与Cluster2模式的历史数据一起使用欧氏距离算法进行离群点分析，离群点结果分析结果如图6所示。
其中原数据簇中欧氏距离极大值为0.5191，而该数据点欧氏值为0.7462，因此判定为离群点。
城市照明监控系统根据判断结果立即报警，推测现场发生异常灭灯情况，值班人员安排维修人员至现场进行查验和检修。
图６离群点结果分析三、结语通过对城市照明监控信息进行大数据分析表明，新方法能够对每个采样点的有功功率数据进行分析，并能及时发现和报告异常状况。
在实际运用中，由于采用的大数据算法具有良好抗噪声干扰能力，可以帮助管理人员及时有效了解系统运行情况，为采取有效的管理措施提供决策支持。
该方法还具有通用性，能够广泛应用于城市市政设施行业监控系统的数据分析中。
将研究成果用于高压钠灯运行寿命、光源全寿命成本、光亮成本费用和照明管理维护费用预测中，则有待进一步研究。