物联网驱动的照明预测模型

1/1物联网驱动的照明预测模型第一部分物联网照明系统的架构及特点 2第二部分传感器和致动器在照明控制中的作用 4第三部分基于物联网的照明预测算法 7第四部分照明预测模型的评估指标 10第五部分照明预测模型在节能中的应用 13第六部分照明预测模型在智能建筑中的应用 15第七部分照明预测模型与其他物联网系统的集成 18第八部分照明预测模型的未来发展趋势 20

第一部分物联网照明系统的架构及特点关键词关键要点物联网照明系统的架构

1.分层架构：物联网照明系统通常采用分层架构，包括感知层、网络层、应用层和管理层。感知层负责收集照明数据，网络层负责数据传输，应用层负责数据分析和控制，管理层负责系统的整体管理和配置。

2.传感器和执行器：感知层通常包括传感器（如光传感器、运动传感器等）和执行器（如LED灯、开关等），用于采集和控制照明数据。

3.网络连接：网络层使用各种技术（如Wi-Fi、Zigbee、蓝牙等）实现设备之间的连接，并与云平台或中央控制系统交换数据。

物联网照明系统的特点

1.互联互通：物联网照明系统实现了设备之间的相互连接，可以实时共享数据和信息，实现信息传输和控制操作。

2.智能控制：基于收集的数据，系统可以自动调整照明水平、颜色和模式，优化光线环境，提升舒适度和节能效果。

3.远程管理：通过云平台或中央控制，用户可以远程控制和管理照明设备，即使不在现场也能进行实时操作和故障排除。物联网驱动照明预测模型

物联网照明系统的架构及特点

架构

物联网照明系统构架通常由以下组件组成：

*传感器：感知光照条件、占用情况、温度等环境参数。

*控制器：处理传感器数据，控制照明设备和向云端传输数据。

*网关：中介设备，连接控制器和云端。

*云平台：存储、分析数据，提供预测模型和可视化界面。

*移动应用程序：允许用户控制照明系统和获取分析结果。

特点

物联网照明系统具有以下特点：

连接性：设备通过网络连接，实现数据传输和控制。

数据收集：传感器持续收集环境参数，提供照明性能和使用模式的实时数据。

远程控制：用户可以通过移动应用程序或云端界面远程控制照明设备，随时随地调节光照。

自动化：基于环境参数和用户偏好，系统自动调整照明，优化能耗和舒适度。

预测性维护：系统监测设备状态，通过分析数据，预测潜在故障，提前进行维护。

能源效率：传感器检测占用情况和光照条件，只在必要时提供照明，最大限度地减少能耗。

定制化：系统可以根据不同空间和用户的需求进行定制，提供个性化的照明体验。

安全性：系统采用加密和认证措施，确保数据传输和系统访问的安全。

数据分析和预测：云平台分析收集的数据，生成照明模式和使用趋势的预测模型，帮助用户优化照明系统。

具体应用：

物联网照明系统广泛应用于各种场景，包括：

*住宅照明：按需提供照明，节约能源并提高舒适度。

*商业照明：优化零售、办公和工业空间的照明，提高生产力和降低能耗。

*城市照明：智能路灯和街道照明，增强安全性、提高能效并美化环境。

*医疗保健照明：为患者和医护人员提供最佳照明环境，促进康复和工作效率。

技术趋势：

物联网照明系统的发展趋势包括：

*人工智能（AI）：利用AI技术分析数据，实现更准确的预测和个性化照明解决方案。

*无线传感器网络：采用低功耗无线技术连接传感器，实现更灵活和成本更低的部署。

*可持续发展：重点关注可持续照明实践，集成可再生能源和智能电网技术。

*人体中心照明：将人体的生理和心理反应纳入照明设计，优化健康和福祉。第二部分传感器和致动器在照明控制中的作用关键词关键要点【传感器在照明控制中的作用】：

1.环境感知：光照强度、温度、湿度、运动检测等传感器的实时数据，让照明系统自动调整光照水平，优化用户舒适度和能源效率。

2.ocupación特性：红外或雷达传感器检测有人活动时，照明系统自动亮起，不在时自动关闭，实现按需照明，进一步节能。

3.光谱分析：先进传感器（例如光谱仪）可分析光源的光谱分布，确保照明质量符合不同应用场景的需求，例如零售、医疗、工业等。

【致动器在照明控制中的作用】：

传感器和致动器在照明控制中的作用

物联网（IoT）驱动的照明预测模型已促使传感器和致动器在照明控制中发挥至关重要的作用。

传感器：

*光照传感器：测量环境光照水平，并相应调整灯光亮度以节能。

*运动传感器：检测运动，并仅在有人在场时打开灯光，提高能效。

*温度传感器：监测环境温度，调整灯光输出以优化热舒适度。

*湿度传感器：测量湿度水平，确保在潮湿环境中提供适当的照明。

致动器：

*调光器：调节灯光亮度，优化能源消耗并创造所需的环境。

*继电器：开启和关闭照明灯具，实现远程照明控制和自动化。

*控制器：接收来自传感器的数据，并根据预编程的算法采取相应的照明动作。

传感器和致动器的集成：

传感器和致动器的集成允许照明系统根据实时环境条件做出动态调整。例如：

*当光照传感器检测到充足的自然光时，调光器会自动调低灯光亮度，节省能源。

*当运动传感器检测到无人存在时，继电器会关闭灯光，减少不必要的能耗。

*控制器可以根据温度传感器和湿度传感器的输入，优化灯光输出以创建舒适和宜人的环境。

效益：

传感器的使用提供了以下好处：

*能效：根据需要实时调整照明，最大限度地减少不必要的能源消耗。

*便利性：自动化照明控制，通过灯光自动开关和调光，提供无缝的用户体验。

*安全性和保障：运动传感器可用于安全目的，在有人在场时触发照明，并在没有人时关闭灯光。

致动器的使用促成了以下优点：

*远程控制：通过智能设备或应用程序从任何地方控制照明系统。

*自动化：预编程灯光行为，根据预定义的触发器自动调整照明。

*定制：创建自定义照明场景，以满足不同的需求和偏好。

用例：

传感器和致动器在以下用例中发挥着至关重要的作用：

*智能家庭：自动化照明控制，提高效率，提供便利和安全性。

*商业建筑：优化办公空间和零售环境的照明，最大限度地提高能源效率和员工舒适度。

*城市照明：集成传感器和致动器以创建智能城市，提供动态照明，提高安全性并减少光污染。

*工业照明：在仓库和制造工厂中实现高效照明，确保安全性和提高生产力。

总而言之，传感器和致动器在照明控制中发挥着至关重要的作用，使物联网驱动的照明预测模型能够实现能源效率、便利性、安全性和定制化。它们为各种应用创造了智能和自适应的照明系统，提高了舒适度并优化了资源利用。第三部分基于物联网的照明预测算法关键词关键要点物联网传感器数据

1.物联网传感器可收集实时照明数据，例如光照强度、光谱分布和能耗。

2.传感器数据可用于创建照明使用模式，识别高峰和低谷时段。

3.分析传感器数据可帮助优化照明系统，提高能源效率和用户舒适度。

机器学习算法

1.机器学习算法可以利用物联网传感器数据预测未来照明需求。

2.常见的算法包括支持向量机、随机森林和时间序列分析。

3.算法经过训练后，能够根据历史数据和实时传感器数据预测照明水平。

数据融合

1.数据融合技术将来自多个传感器的不同类型数据结合起来。

2.融合数据可提供更全面的照明环境视图，提高预测准确度。

3.融合技术包括贝叶斯推理、卡尔曼滤波和模糊逻辑。

预测模型优化

1.预测模型可以通过优化算法进行优化，例如网格搜索和贝叶斯优化。

2.优化算法调整模型参数，最大化预测准确度。

3.优化后的模型可提供更可靠的照明预测，减少不必要的能源消耗。

实时预测

1.实时预测算法处理新传感器数据并即时更新预测。

2.实时预测可快速响应照明条件的变化，确保最佳照明水平。

3.实时预测算法需要高效的计算和低延迟的物联网网络。

前沿趋势和生成模型

1.生成对抗网络（GAN）等生成模型可生成逼真的照明场景。

2.基于transformer的算法正在探索处理物联网时间序列数据的新方法。

3.深度强化学习可为照明系统开发自适应和能源高效的预测和控制策略。基于物联网的照明预测算法

物联网（IoT）的兴起为开发基于数据的照明预测模型提供了丰富的机遇。通过从传感器、智能设备和控制系统收集实时数据，可以预测照明需求并优化系统性能。

1.时序数据分析

*历史数据分析：分析照明系统过去的数据，识别模式和趋势，建立基线。

*季节性和天气影响：考虑季节性变化（例如，白天时间）、天气条件（例如，阳光和降水）对照明需求的影响。

*占用情况监测：使用传感器监测照明区域内的占用情况，了解不同时间和地点的照明需求变化。

2.回归分析

*线性回归：建立照明需求与相关特征（例如，时间、天气、占用情况）之间的线性关系。

*多项式回归：使用更高阶多项式来捕捉非线性关系。

*支持向量回归：一种用于非线性关系的机器学习算法，它将数据映射到高维空间并构建超平面进行预测。

3.时间序列预测

*自回归滑动平均（ARMA）：通过将过去的值和误差项加权求和来预测未来值。

*自回归综合滑动平均（ARIMA）：在ARMA模型中加入差分项，以处理非平稳时间序列。

*Prophet：一种由Facebook开发的开源时间序列预测库，将自回归和分段线性增长方法结合起来。

4.机器学习算法

*决策树：使用决策规则将数据分类并预测照明需求。

*随机森林：一种集成多个决策树的机器学习算法，通过投票或平均预测来提高精度。

*神经网络：强大的机器学习算法，可以通过学习数据中的复杂关系进行预测。

5.优化技术

*粒子群优化（PSO）：一种基于粒子群行为的优化算法，可用于微调预测模型的参数。

*遗传算法（GA）：一种受进化论启发的优化算法，用于找到最佳模型参数。

*网格搜索：系统地搜索模型超参数空间以找到最佳组合。

模型评估

*均方根误差（RMSE）：预测值与实际值之间的平方误差的平方根。

*平均绝对误差（MAE）：预测值与实际值之间的绝对误差的平均值。

*相关系数（R²）：预测值与实际值之间线性相关性的度量。

应用

基于物联网的照明预测模型具有广泛的应用：

*能效优化：预测照明需求，调整照明系统以减少能源消耗。

*预防性维护：监测照明设备的健康状况，预测故障并安排预防性维护。

*增强安全：根据占用情况和环境因素调整照明，提高安全性和保障性。

*智能家居和城市：将照明预测集成到智能家居和智能城市系统中，实现自动照明控制和优化。

结论

基于物联网的照明预测算法利用物联网数据，通过先进的分析和机器学习技术，为照明系统提供准确且可靠的预测。这些模型在能效、维护、安全和智能化方面具有广泛的应用，为更有效和高效的照明管理铺平了道路。第四部分照明预测模型的评估指标关键词关键要点主题名称：准确性指标

1.平均绝对误差（MAE）：衡量预测值与实际值之间的平均绝对差异，数值越小表明模型准确度越高。

2.均方根误差（RMSE）：衡量预测值与实际值之间的均方根差异，数值越小表明模型预测更准确。

3.R²（决定系数）：表示模型预测值与实际值之间相关性的平方，数值越接近1表明模型预测更准确。

主题名称：鲁棒性指标

照明预测模型的评估指标

1.绝对误差(MAE)

MAE衡量预测值与实际值之间的平均绝对误差。它是一种简单的度量，易于计算，但对异常值敏感。

MAE=1/NΣ|Pᵢ-Aᵢ|

*Pᵢ：预测值

*Aᵢ：实际值

*N：数据集中样例数量

2.均方根误差(RMSE)

RMSE是MAE的平方。它对异常值比MAE更加敏感，因为平方放大大误差。

RMSE=√(1/NΣ(Pᵢ-Aᵢ)²)

3.平均绝对百分比误差(MAPE)

MAPE衡量预测值与实际值之间的平均绝对百分比误差。它在数据范围变化时更有用，因为它将误差归一化。

MAPE=1/NΣ|(Pᵢ-Aᵢ)/Aᵢ|*100%

4.R²回归平方

R²表示预测值和实际值之间拟合程度的平方。它在0到1之间，1表示完美拟合。

R²=1-Σ(Pᵢ-Aᵢ)²/Σ(Aᵢ-Ā)²

*Ā：实际值平均值

5.皮尔逊相关系数

皮尔逊相关系数衡量预测值与实际值之间的线性相关性。它在-1到1之间，1表示完美正相关，-1表示完美负相关。

r=Σ((Pᵢ-P̄)(Aᵢ-Ā))/√(Σ(Pᵢ-P̄)²Σ(Aᵢ-Ā)²)

6.精度(Precision)

精度衡量预测值为真的情况下实际值为真的比例。

Precision=TP/(TP+FP)

*TP：真阳性（预测为真且实际为真）

*FP：假阳性（预测为真但实际为假）

7.召回率(Recall)

召回率衡量实际值为真的情况下预测为真的比例。

Recall=TP/(TP+FN)

*FN：假阴性（预测为假但实际为真）

8.F1分数

F1分数是精度和召回率的调和平均值。它综合考虑了模型的精度和召回率。

F1=2*Precision*Recall/(Precision+Recall)

9.时间加权平均误差(TWAE)

TWAE在每个预测时间点对误差加权平均。它更重视预测时间窗口结束时附近的误差。

TWAE=Σ(wᵢ*|Pᵢ-Aᵢ|)

*wᵢ：预测时间点的权重

10.归一化平均绝对误差(nMAE)

nMAE将MAE归一化到数据范围。它更适用于数据范围变化很大的数据集。

nMAE=Σ|Pᵢ-Aᵢ|/Σ|Aᵢ-Ā|第五部分照明预测模型在节能中的应用照明预测模型在节能中的应用

物联网(IoT)驱动的照明预测模型在节能方面具有巨大的潜力。通过预测照明需求，建筑物经理和业主可以优化照明系统，减少能源消耗。

需求响应管理

照明预测模型可用于需求响应管理，这是用于平衡电网需求和供应的策略。当电网需求较高时，可以降低建筑物的照明水平，从而减少总能源消耗。例如，在夏季高峰用电时段，预测模型可以预测未来几个小时的照明需求，并相应地调整照明输出。

自适应照明控制

照明预测模型可用于实现自适应照明控制系统，根据实时占用情况和环境条件调整照明水平。通过将传感器与预测模型相结合，系统可以检测到房间内人员的存在和活动，并根据预测需求优化照明输出。这可确保提供足够的照明，同时最大程度地减少不必要的能源消耗。

预测性维护

照明预测模型可用于预测照明灯具的剩余使用寿命，并进行预防性维护。通过监控照明系统的性能指标，例如功耗和光输出，预测模型可以识别即将面临故障的灯具。这使设施经理能够在灯具完全失效之前更换它们，从而减少不必要的中断并延长灯具的使用寿命。

节能量化

照明预测模型可以帮助量化照明优化措施的节能量。通过比较预测模型和基线数据之间的差异，设施经理可以确定节省的能源金额。这对于确定投资回报率(ROI)和证明能源效率计划的价值至关重要。

照明预测模型的实际应用

照明预测模型已被应用于各种实际应用中，包括：

*商业建筑：办公楼、零售店和仓库已经实施了照明预测模型，以减少能源消耗和提高运营效率。

*教育设施：学校和大学正在使用照明预测模型来优化教室和公共区域的照明，同时最大程度地减少能源消耗。

*工业设施：工厂和制造厂正在使用照明预测模型来预测生产区域的照明需求，并相应地调整照明输出。

*住宅建筑：住宅正在探索使用照明预测模型来优化家庭照明的能源效率。

照明预测模型的好处

照明预测模型在节能方面提供以下好处：

*减少能源消耗

*优化照明系统性能

*降低维护成本

*提高运营效率

*减少碳足迹

结论

物联网驱动的照明预测模型是实现照明系统节能的宝贵工具。通过预测照明需求，优化照明控制并实施预测性维护策略，建筑物经理和业主可以显著减少能源消耗，改善运营效率并降低成本。随着技术的持续发展，预计照明预测模型的应用将继续扩大，在建筑物节能领域发挥越来越重要的作用。第六部分照明预测模型在智能建筑中的应用关键词关键要点优化能源效率

1.照明预测模型通过预测建筑物的照明需求，可以优化能源利用。该模型可以通过考虑外部因素（如日光照射和天气状况）以及内部因素（如占用模式和工作时间）来确定所需的照明水平。

2.通过减少不必要的照明，预测模型可以显著降低能源消耗。例如，在空置房间或阳光充足时可以自动关闭或调暗灯光。

3.优化照明还可以减少碳排放，同时降低运营成本。

提高空间舒适度

1.照明预测模型可以创建灵活、可响应照明环境，从而提高空间舒适度和用户满意度。通过根据不同活动和环境调整照明水平，可以优化照明以满足用户的需求和偏好。

2.例如，在白天可以将自然光融入室内照明，创造舒适的自然照明体验。当需要专注时，可以增加照明水平，而当需要放松时，可以减少照明水平。

3.提高空间舒适度还可以促进员工生产力和创造力，同时提升整体健康状况。照明预测模型在智能建筑中的应用

物联网(IoT)驱动的照明预测模型在智能建筑中扮演着至关重要的角色，实现了高效节能和优化照明条件。以下概述了其在智能建筑中的应用：

优化能源消耗

*需求预测：模型预测建筑物的照明需求，根据占用率、自然光照和使用模式进行调整。

*节能策略：基于预测，优化照明系统，在需求较低的时间段内调暗或关闭照明，从而节约能源。

*实时监测：模型与传感器集成，实时监测照明使用情况，识别浪费并采取纠正措施。

改善照明质量

*需求响应照明：模型根据任务和活动调整照明水平，提供最佳的视觉舒适度和生产力。

*个性化照明：根据个人喜好和生理需求定制照明，增强舒适度和健康。

*情境感知照明：结合其他IoT传感器（如运动和温度传感器），预测并自动调整照明以适应不同的场景和活动。

提高运营效率

*维护预测：模型通过分析照明使用模式，预测维护需求，例如灯泡更换和镇流器故障。

*故障检测：模型监控照明系统，快速识别故障，减少停机时间和维修成本。

*远程管理：通过云连接，可以远程访问和管理照明系统，进行调整和优化。

增强用户体验

*移动应用程序集成：用户可以通过智能手机应用程序控制和自定义照明，实现便利性。

*语音控制：与语音助手集成，用户可以使用语音命令调整照明。

*居住者互动：预测模型分析居民的照明模式和偏好，提供定制的照明体验。

实际案例

*斯坦福大学医院：应用照明预测模型，将照明能耗降低了30%，同时提高了患者舒适度。

*谷歌总部：利用机器学习算法，实现了基于需求的照明，将能耗降低了50%。

*亚马逊仓库：部署IoT传感器和照明预测模型，优化仓库照明，提高了工人生产力。

结论

物联网驱动的照明预测模型在智能建筑中具有广泛的应用，从优化能源消耗到改善照明质量再到提高运营效率。通过预测照明需求并自动化系统操作，这些模型促进了可持续性、舒适性和便利性，创造了更智能、更高效的照明环境。第七部分照明预测模型与其他物联网系统的集成照明预测模型与其他物联网系统的集成

物联网（IoT）的快速发展为照明预测模型提供了前所未有的集成机会，使其能够与各种互联设备和系统协同工作，从而提高其准确性和效率。

与传感器网络的集成

传感器网络是物联网的重要组成部分，提供来自环境的实时数据。照明预测模型可以集成来自传感器网络的数据，例如：

*光照度传感器：测量环境光照强度，有助于了解当前光照条件和变化趋势。

*温度传感器：监测环境温度，因为温度会影响照明需求。

*运动传感器：检测人或物体的移动，从而指示需要照明的区域。

*湿度传感器：测量空气中的水分含量，因为湿度会影响灯具的效率。

通过集成这些传感器数据，照明预测模型可以更准确地了解照明环境，从而进行更精细的预测。

与智能设备的集成

智能设备，如智能手机、平板电脑和智能家居助理，正在变得越来越普遍。这些设备可以提供有价值的数据，例如：

*地理位置数据：指示用户的当前位置和活动区域，有助于预测移动场景下的照明需求。

*使用模式数据：跟踪用户在不同房间和时间段内的照明使用情况，帮助识别照明模式和偏好。

*个人资料数据：根据用户的年龄、视力和其他因素定制照明预测。

照明预测模型可以利用这些数据来创建个性化和情境感知的照明体验。

与能源管理系统的集成

能源管理系统（EMS）旨在优化建筑物的能源效率。照明预测模型可以与EMS集成，提供以下好处：

*需求响应：预测照明需求，并相应调整照明系统以减少高峰用电。

*负载管理：根据照明预测，动态管理照明负载，以避免过载和提高能源效率。

*能耗分析：通过预测照明能耗，帮助EMS优化能源使用和降低运营成本。

与建筑管理系统的集成

建筑管理系统（BMS）控制建筑物的各个方面，包括HVAC、安全和照明。照明预测模型可以与BMS集成，实现以下功能：

*自动化控制：根据照明预测自动调整照明系统，优化舒适度和节能。

*远程监控：允许远程监控和控制照明系统，以便于故障排除和维护。

*数据共享：与BMS共享照明预测和能耗数据，以提高整体建筑管理效率。

与交通系统的集成

在城市环境中，照明预测模型可以与交通系统集成，例如：

*交通流量监测：使用照明预测来优化路灯照明，根据交通流量调整亮度。

*事故检测：通过分析照明模式的变化，检测交通事故和事件。

*行人安全：根据行人活动预测照明需求，确保行人安全。

与其他系统集成的优势

将照明预测模型与其他物联网系统集成提供了以下优势：

*增强的准确性：访问更多数据源提高了预测的准确性。

*情境感知：根据用户偏好、设备使用模式和环境条件定制照明。

*节省能源：通过优化照明系统提高能源效率。

*自动化操作：使照明控制自动化，减少手动操作的需要。

*远程监控：允许远程监控和管理照明系统。

*提高可持续性：通过减少能源浪费促进可持续照明实践。

总之，将照明预测模型与其他物联网系统集成创建了一个互联且智能的照明生态系统，实现了更准确的预测、更好的用户体验、更高的能源效率和整体建筑管理效率的提升。第八部分照明预测模型的未来发展趋势关键词关键要点主题名称：自适应预测

1.使用人工智能算法实时调整预测模型，以适应不断变化的环境条件，例如天气、占用率和用户偏好。

2.通过边缘计算实现快速决策，确保照明系统实时响应变化。

3.减少能耗浪费，提高系统效率，优化用户体验。

主题名称：个性化预测

照明预测模型的未来发展趋势

精准度不断提升

*引入机器学习和深度学习算法，提高对照明需求的预测精度。

*利用实时数据和传感器信息，不断更新和微调模型。

*结合天气预报、能源消耗数据和其他相关信息，增强预测能力。

数据集成与互操作性

*整合来自不同来源的数据，例如智能电表、光传感器和位置数据。

*建立标准接口和协议，实现跨平台的数据共享。

*开发开放式API，促进数据交换和创新。

个人化和定制化

*考虑个人偏好、行为模式和环境因素，提供个性化的照明体验。

*使用智能家居设备和应用程序，用户可以自定义照明设置以满足特定的需求和场景。

*探索情绪照明和健康照明的新兴领域，通过光线优化幸福感和健康状况。

能源效率优化

*优化照明系统，最大限度地降低能源消耗。

*利用预测模型确定低负荷时间，从而减少能源使用。

*与分布式能源系统（如太阳能和储能）集成，实现更可持续的照明解决方案。

分布式和自主照明控制

*推动分布式照明控制系统的发展，赋予边缘设备自主决策权。

*利用雾计算和边缘计算，减少对云端的依赖。

*探索基于区块链技术的照明控制，增强安全性和透明度。

人机交互

*采用自然语言处理和手势识别技术，实现直观的人机交互。

*开发用户界面，允许用户轻松访问照明控制和预测信息。

*探索可穿戴设备和增强现实的应用，提升用户体验。

基于场景的照明

*开发能够根据特定场景（如工作、娱乐或睡眠）调整照明的预测模型。

*利用物联网设备（如智能传感器和执行器）实现自动场景转换。

*探索生物节奏和昼夜节律对照明需求的影响。

预测即服务（Predictive-as-a-Service）

*采用基于云的平台，提供照明预测即服务（Predictive-as-a-Service）。

*为用户提供访问预训练模型和分析工具的能力。

*通过订阅服务和API，降低用户实施预测模型的成本。

持续改进和创新

*持续收集和分析数据，不断改进照明预测模型的性能。

*探索新兴技术（如计算机视觉和物联网安全）的应用。

*与学术机构和行业合作伙伴合作，推动创新和研究。关键词关键要点主题名称：照明预测模型在节能中的应用

关键要点：

1.优化照明控制：照明预测模型可实时分