智能隧道控制：融合机器学习的通风与照明优化与事件诱导策略

本文主要探讨了人工智能在高速公路隧道智能控制中的应用，特别是在机器学习和系统集成方面的研究。论文以四商高速公路秦岭潇源隧道为例，展示了如何利用先进技术提升隧道管理效率和安全性。 首先，作者构建了隧道交通流模型，这是实现智能控制的基础。通过模型，可以预测和分析隧道内的交通动态，以便于控制系统做出精确响应。机器学习技术在此发挥了关键作用，如前馈式模糊控制理论，它在通风控制系统中被应用，以优化空气质量和能源消耗。通过在SIMULINK环境中建立通风控制模型并进行仿真，结果显示即便在极端条件下，CO浓度和VOC浓度也能得到有效控制，风机开启数量得以减少，从而降低了能耗。 其次，针对隧道照明系统，论文提出了创新的照明方案。结合国内外研究，提出在隧道出入口使用顺光和逆光照明，过渡段采用LED与高压钠灯组合，基本段则使用LED照明。这个新的设计方案在DIALux软件环境下进行了建模仿真，结果显示新方案在照度均匀性和梯度上有显著改善，且在灯具成本和长期运营成本上更具经济性。 此外，论文还着重讨论了隧道事件检测和交通诱导技术。通过理论与实践相结合，针对秦岭潇源隧道特定路段，制定了针对性的交通诱导策略。作者针对不同类型的交通事故可能性，设计了相应的诱导控制方案，旨在提高行车安全和道路通行效率。 这篇论文深入研究了人工智能特别是机器学习在公路隧道智能控制中的各个环节，包括交通流管理、通风控制、照明设计以及事故预防，通过实证分析和建模仿真，为高速公路隧道的智能化运营管理提供了科学依据和技术支持。这些研究成果对于提升公路隧道的整体效能和服务质量具有重要的实践价值。