近年来，我国公路路网建设进入了高速发展时期，越来越多的长大公路隧道投入运营。如何保证隧道内的安全运营已经成为公路交通领域目前面临的主要课题。本文提出了基于时间序列分析的高速公路隧道通风控制新方法。首先介绍了公路隧道通风控制的目标和隧道通风控制系统的构成，并且对当前常用的隧道通风控制方式进行了简要的介绍。根据隧道环境参数时间序列的特点，提出一种基于经验模式分解的组合预测算法，对隧道内的CO浓度和可见度VI进行了预测，并且和传统的时间序列预测算法进行了比较。结果表明，本文提出的新方法在预测准确性和稳定性方面都取得了较好的效果。其次研究时间序列数据段相似性查找技术，通过从已有数据库中查找与事件序列相似的时间数据段来对隧道内环境参数的未来趋势做出预测，提出一种基于形态特征的相似性查找技术，从而实现了用时间序列匹配方法检测VI超标事件的目的。最后研究了强化学习原理和强化学习的新算法。通过强化学习新算法实现对传统PID控制器的改进。对于被控对象，建立适合隧道环境的强化学习PID控制算法，并且和传统的PID控制方法进行了比较，实验结果表明强化学习PID控制算法的性能明显提高。