在地理空间的扩充和交通的发展矛盾时,智能交通的发展显得尤为重要。智能信号灯控制系统是智能交通主要的研究方向,很多国家都有很广泛的应用。它可以根据先进的交通检测设备检测的实时数据,经过系统的分析计算,求出下一交通信号灯响应的时间。目前,国际上大多使用的是一些简单的交通信号灯控制系统,不能够对下一时间段的交通情况做出科学的预测。存在的原因主要有：1、系统需要的数据量比较大,系统来不及计算；2、数据的采集容易产生缺失的现象,导致于系统不能计算出正确的结果。从信度网基础上发展起来的因果图是一种基于概率的知识表达方法,它能够在指定证据的前提下,找出故障点,但在处理带有时间节点的因果图时,存在信息不完整和信息处理不及时的困难。灰色马尔可夫模型能够充分发挥灰色预测模型“小样本,贫信息”的特点,并且能有效利用马尔可夫链适合随机波动系统的特点。本文在因果图的基础上引入了灰色马氏链理论,对带有时间节点的信息提前做出预测,很好地解决了上述困难。并把它应用到信号灯的智能控制中,取得了比较好的效果,具有一定的实用价值。