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基于神经网络的公路隧道通风控制

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研究并设计了一种基于神经网络和专家系统的公路隧道通风智能控制系统。控制系统在原反馈信号——污染物浓度基础上，加入了车流量和车速前馈信号，并通过改进的BP 神经网络预测污染物浓度，合理的完成了对通风设备

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