基于空间关联门控循环单元的高速公路隧道短时交通量预测模型研究

为解决隧道通风系统能耗高、污染物浓度调控滞后等问题，研究人员开展了一项结合空间相关性的GRU神经网络预测研究。通过分析隧道与相邻监测点的时空关联特征，提出CSC-GRU模型，该模型采用自适应注意力机制动态加权关键时间步，实现了MAE降低9.9%、SMAPE提升13.5%的显著效果，为隧道智能通风与低碳控制提供了新方法。

　　

随着中国高速公路隧道总里程突破3万公里，隧道通风系统的高能耗问题日益凸显。这类系统存在响应延迟特性——调整风速后需较长时间才能影响污染物浓度，若缺乏精准的短时交通预测，突发车流极易导致污染物超标。更矛盾的是，低浓度污染物反而会降低单位通风量的净化效率，形成"能耗越高、效率越低"的恶性循环。如何通过20分钟级的精准预测实现通风系统超前调控，成为平衡空气安全与能耗优化的关键。

四川省交通运输科学研究院的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表的研究中，创新性地将空间关联分析与门控循环单元(GRU)相结合。通过分析成都-南充高速公路隧道监测数据，团队发现相邻监测点间的车流存在显著时空依赖性，且不同时段呈现独特变化规律。研究首先构建了包含节假日特徵的增强数据集，采用皮尔逊相关系数量化节点间距与最佳滑动时间步的关系，进而开发了考虑空间相关性(CSC)的注意力机制，最终形成CSC-GRU融合模型。

关键技术包括：1) 基于实际隧道监测数据的时空特征挖掘；2) GRU与Transformer等时序模型的对比验证；3) 引入参数化注意力机制动态加权关键时间步；4) 采用MAE、SMAPE等6项指标评估模型。

【研究结果】

1. 数据特征分析：隧道车流在节假日和高峰时段呈现显著突变特征，相邻监测点间距与最佳预测时间步呈非线性关系，验证了空间关联建模的必要性。
2. 模型对比实验：GRU在捕捉峰值特征方面优于Transformer，而CSC注意力机制使模型对突发车流的响应速度提升23%。
3. 性能验证：CSC-GRU相较GNN-LSTM等先进基线，MAE降低9.9%，SMAPE改善13.5%，且预测曲线更贴合实际波动。

该研究创新性地将通风系统响应延迟(14-34秒)纳入预测框架，提出的动态加权策略有效聚焦了空间影响力最强的时段特征。这不仅为隧道智能通风提供了9%以上的节能潜力，更开创了"时空耦合"的交通预测新范式。团队特别指出，未来可结合图神经网络(GNN)进一步优化长距离节点关联，推动交通预测从单点智能向路网协同方向发展。