基于BP神经网络的隧道交通量和需风量预测方法

本发明涉及隧道通风控制技术领域，尤其涉及一种基于BP神经网络的隧道交通量和需风量预测方法。所述方法包括以下步骤：根据隧道结构参数和交通流数据布设隧道垂直剖面的多层传感器阵列；利用多层传感器阵列进行隧道沿垂直方向的环境参数采集，同时整合交通流数据，得到环境‑交通耦合数据；根据环境‑交通耦合数据进行环境‑交通工况特征提取与关联，得到垂直特征层划分图谱和工况‑污染响应关联矩阵；根据垂直特征层划分图谱和工况‑污染响应关联矩阵进行热湿条件下的污染物迁移动力学计算，得到污染物迁移动力学参数集。本发明通过构建隧道垂直分层污染物负荷指数，预测并优化分配需风量，显著提升了隧道通风系统的智能化水平和运行效率。