标题：基于GRU模型的隧道照明智能控制算法研究
作者：张亮 车淼；杨久天 钟剑 韩明君
作者单位：吉林省交通实业发展有限公司，吉林 长春 130021；北京诚达交通科技有限公司，北京100088
关键字：公路隧道；智能照明；GRU模型；节能减排
摘要：隧道作为高速公路关键基础设施，其照明系统对行车安全和运营效率至关重要。隧道长期照明能耗较高，通过技术创新提升照明能效，对实现节能减排、降低运营成本和达到“双碳”目标具有重要意义。提出一种基于改进门控循环单元（GRU）神经网络的隧道照明智能调光控制算法，通过多源数据融合与深度学习技术实现照明系统的自适应优化控制。算法构建了包含GRU的网络模型，输入层实时采集洞口外亮度和车速，并通过车辆预测模型预测车流量。算法在一条长度1.1 km，设计照明灯具227盏的隧道中进行实验。实验结果表明，隧道照明优化前日均用电量为1339.2 kWh。采用该算法后，日均用电量为883.2 kWh，隧道照明的节能率达到35%，在确保隧道安全行车的前提下，有效降低了公路隧道照明成本。