针对目前隧道通风设计采用传统恒定流动理论，造成隧道通风系统能耗太大，使部分隧道不能进行正常机械通风以及隧道通风系统无法实现节能的自动控制等问题，本文结合具体工程，对隧道通风控制方法进行了较为深入的研究。 本文首次采用更符合实际情况的隧道气流—维非恒定流理论和污染物浓度—维非恒定对流扩散模型(统称非恒定流理论模型)进行隧道通风控制方法的研究，并提出了一套基于非恒定流理论和神经网络模型的新的隧道通风控制方法。文中首先分析和比较了传统隧道通风设计所采用的恒定流理论与非恒定流理论的差别，表明运用非恒定流理论不仅更能准确模拟隧道内活塞风的非恒定流动过程，而且能模拟列车通过隧道过程中隧道内污染物浓度的分布，同时还能考虑利用隧道内气流(活塞风)惯性作用促进隧道通风，节约通风能耗。然后，在满足卫生标准的前提下，根据不同时刻隧道内污染物浓度分布，得到在两个方面会带来隧道通风系统较大的节能，一是需要排除的污染段长度减少，另一方面是充分利用隧道内气流的惯性作用排出污染物。最后对在多种工况模拟的基础上，提出了一套能在现场应用的基于神经网络模型的隧道通风控制方法，并应用于实际的隧道通风工程中。 本文提出基于非恒定流理论和神经网络模型的隧道通风控制方法具有节能和正常情况下的全自动控制功能，通风控制方法型式简洁，具有实用价值。