目前纵向通风方式已成为我国长大公路隧道运营通风的主流形式，纵向通风控制方法的选择，直接影响行车安全性、舒适度及运营电力耗费，是实现高等级公路“高速、高效、安全、舒适”的关键技术之一。 本文在前馈式智能模糊控制系统原型的基础之上，对该系统的各个组成部分进行详细的研究与设计。在交通流预测模型中，提出了基于交通流特征的预测模型、自适应权重预测模型、神经网络预测模型、模糊预测模型和仿真预测模型，为了比较各自的优缺点，对后三种模型进行了仿真测试。在空气动力学模型中，综合考虑了交通流通风能力，机械升压力，隧道流体损失力，自然通风力等因素的影响。在污染物扩散模型中，对稳态模型和动态模型分别进行了讨论，与交通流仿真技术相结合，采用数值计算方法对隧道内污染物沿纵向上的分布进行了探讨。在模糊控制模块，以渝合高速公路在建中的北碚隧道为工程背景，对前馈式智能模糊控制器进行了详细设计，并利用MATLAB中的Fuzzy Logic工具箱获得了控制曲面。 以上述模型为基础，采用C++语言进行前馈式智能模糊控制系统的程序设计，并进行仿真测试，测试结果表明，与普通反馈控制相比，前馈式智能模糊控制系统可以大大降低风机开停频度、降低能耗并获得更加良好行车环境。最后采用一些优化措施，在保持污染水平和能耗基本不变的基础上，更进一步减低风机开停频度，从而延长风机寿命。