基于改进蝙蝠算法的隧道照明智能控制算法研究OA

为降低高速公路隧道照明能耗并提升行车安全,本文以广东TLY隧道为研究对象,提出了一种基于改进蝙蝠算法(Improved Bat Algorithm,IBA)的隧道照明智能控制方法。针对交通流时变性与随机性强的特点,构建了基于IBA优化的长短期记忆网络(Long Short-Term Memory network,LSTM)短时交通流预测模型,并引入限速约束与驾驶员速度遵从特性,有效提高了交通流预测的精度以及驾驶适应性。结合《公路隧道设计规范》,建立了分段式调光数学模型,实现了“预测前馈+亮度反馈”的协同控制策略。基于实际隧道改造工程,设计并部署了一套集成智能调光控制器、微波车检器及亮度检测仪的完整控制系统。实验结果表明,IBA-LSTM模型在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、拟合优度R2上均优于LSTM、GRU、CNN-GRU和CNN-LSTM等基线模型,预测精度最高;在能耗方面,相较于传统分回路控制和实时监测调光方法,所提出的IBA-LSTM预测驱动智能调光方案分别降低用电量29.2%和4.6%,验证了其在节能与安全方面的双重优势。研究成果可为我国高速公路隧道照明的智能化与绿色化发展提供技术参考,具备较高的推广应用价值。