随着我国城市化进程的加快，交通拥堵问题越来越严重，优先发展公共交通是缓解城市交通拥堵问题的重要手段之一。目前，常用的公交优先方式有两类，一类是基于空间的公交优先方式，如设置公交专用道，但其实施往往会受到道路空间资源的限制；另一类是基于时间的公交优先方式，如通过调整交叉口信号配时进行公交优先，具有广泛的适用性。随着近年来信息技术和交通检测技术的发展，不仅能够获得实时的交通流信息，还可以获得准确的公交车辆位置以及行程时间信息，综合利用这些信息有利于提高公交信号优先的控制效果。因此，本文以交通检测技术获得的实时车辆信息为基础，结合公交行程时间预测方法，对公交在交叉口处不同到达情形下的信号优先控制策略进行研究。
　　首先，介绍了交叉口信号控制基本理论、公交优先基本方法，以及交通信息检测技术的工作原理；分析了影响公交行程时间的相关因素，并建立了基于遗传算法优化小波神经网络的公交行程时间预测模型，通过案例分析进行了验证，该预测模型可为后续的公交信号优先控制提供较准确的行程时间数据。
　　然后，针对单个公交到达单点交叉口的情形，在假设了交叉口交通条件及信号配时的前提下，建立了基于交叉口交通效益指标的单公交信号优先控制目标函数，计算了信号优先控制参数，设计了单公交信号优先控制流程。通过vissim进行了仿真分析，结果表明，本文所提出的单公交信号优先控制方法，不仅能减少公交车辆延误，还能够提高交叉口车辆的通行效率。
　　最后，针对多个公交到达单点交叉口的情形，分析了单相位和多相位下公交优先申请冲突产生的机理和类型，建立了以交叉口交通效益最大化为目标的多公交信号优先控制模型，计算了控制模型的相关参数，设计了多公交信号优先控制流程，并利用动态规划算法进行了模型求解。通过vissim进行了仿真分析，结果表明，本文所提出的多公交优先申请冲突控制方法，在不同优先申请冲突情况和车道饱和度下均能达到减少公交延误，提高交叉口车辆通行效率的目的。