摘要
本发明属于高速隧道通风控制技术领域,提供了一种高速公路隧道通风控制方法及系统,方法包括以下步骤:多源异构数据采集、多源数据融合、状态估计、交通流预测、动态污染指数计算与多目标权重生成、带约束的滚动优化、控制执行、模型更新与反馈校正;通过多源数据融合提升状态感知精度,通过异构传感器及雷视融合技术,实现污染物浓度场与交通流状态的实时精准估计,误差降低,解决传统方法因数据单一导致的感知偏差问题,基于图神经网络预测未来交通流,结合模型预测控制优化风机功率,提前调整通风强度,避免污染物超标,较阈值控制响应速度提升,能耗降低。
技术关键词
隧道通风控制方法
扩展卡尔曼滤波
异构传感器
一氧化碳
交通流状态
交通流预测
神经网络模型
指数
火灾报警信号
模型预测控制框架
风机
能见度
动态
实测数据修正
递归最小二乘法
通风控制技术
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扩展卡尔曼滤波
协方差矩阵
电量估计方法
方程
偏差
电磁信号传感器
数据监测装置
数据融合算法
数据传输单元
数据采集单元
资源分配方法
协同感知系统
深度确定性策略梯度
时延
通信网络架构
燃烧控制系统
废气检测系统
中央控制单元通信
燃料
机器学习算法