随着城市隧道的优势之处越来越突出，城市交通从地上的高架交通向地下的隧道交通发展，国内的城市隧道会越来越多，对于其环境做出相应的决策控制也势在必行，建立一个适用于大部分城市隧道的监控智能决策系统的必要性便突显出来。一个好的城市隧道监控智能决策系统能在减轻隧道管理人员工作量、实现城市隧道智能化运行的同时，提高隧道管理部门在紧急情况下的事故处理能力和提高隧道内行车的安全性。　　 智能监控决策系统使用已有的人类专家的知识、经验、判断以及决策方案为参考方法，形成专家知识库。通过将智能技术和运筹学方法及决策手段有机的结合起来，实现知识的推理与数值运算相结合，运用专家系统和知识工程的思想方法对整个系统进行统一的调度、管理和控制。如果将已有隧道的专家系统和历史决策案例应用到新的隧道监控中去，将会极大的节省人力成本和提高隧道的监控质量，有利于改善交通环境和保障隧道交通安全。运用数据挖掘技术将采集到的大量数据进行聚类提纯，然后采用神经网络技术，对采集的数据进行训练，最后由本地智能决策系统将训练的数据生成专家预案存储于本地专家库，通过隧道信息组网将专家库的专家预案共享到网络。　　 Agent技术可以将分布在全国各地的隧道系统连接起来，Agent是具备驻留性、反应性、社会性、主动性等特征的计算实体。当隧道内方案发生改变或者是没有某情况下的方案时，Agent通过移动到下一结点进行寻找，这样在整个网络中移动，直到到达目的地或者想要的结果后重新以一定的路径返回。如果其它隧道专家系统在本地找不到合适的专家预案的时候可以运用Agent进行联网搜索，通过上述工作，可以实现隧道监控系统的智能化，提供决策系统的稳定性和鲁棒性。