38、利用LoRa、边缘和雾计算进行交通监控的系统解析

利用LoRa、边缘和雾计算进行交通监控的系统解析

1. 设备层

设备层由传感节点、执行节点或混合节点组成,混合节点兼具数据传感和执行器控制功能。根据不同应用场景,可选用一种或多种类型的传感节点。

1.1 传感节点

传感节点负责从各种传感器收集不同数据。在交通监控和管理系统中,可通过压电传感器、感应线圈传感器、磁传感器、声学传感器或被动红外传感器等获取数据,如特定街道或十字路口的车流量、某区域的大致车辆数量或公共交通流量。不过,每个传感器都有其优缺点,例如被动红外传感器可能不适用于多车道高速公路。除了收集主要数据的传感节点,还应使用获取上下文数据的传感节点,如收集温度、湿度、二氧化碳水平等环境数据,这些信息虽与交通管理系统无直接关联,但对交通系统管理员、城市规划者和法规制定者有帮助。

1.2 执行节点

执行节点可用于控制风扇、交通灯或水泵系统等执行器。例如,当空气过于干燥时,可开启水泵系统释放蒸汽以增加湿度。

这些节点通常由节能传感器/执行器、微控制器和无线通信模块组合而成。传感器和无线通信模块通过SPI协议连接到微控制器,因为SPI比I2C和UART等其他有线通信协议更节能。微控制器具有不同的睡眠模式,能实现节能。节点使用nRF通信协议,因其节能且支持多对多通信。

2. 边缘层

边缘层由边缘设备组成,这些设备由强大的微控制器和大容量内存或单板计算机等组件构成。边缘设备可由电池供电或连接电源,具体取决于应用场景。单板计算机通常需要连接电源,因为电池供电最多只能运行几天。对于电池供电的边缘设备,必须具备节能特性。

边缘设备可配备nRF通信模块,用于收集传

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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