随着当今社会经济与科技水平的不断发展,对交通控制系统的重视水平也越来越高。智能交通系统(ITS)采用了先进的信息技术、通信技术以及控制技术,大幅度提高道路交通网络的通信速率,在解决交通拥堵方面,也发挥了很大的作用。本课题的研究对象是基于RFID和ZigBee技术的智能信号灯控制系统。其中车流量信息的实时采集、传输以及处理是智能交通系统的关键技术,本文利用无线RFID地磁感应器对车流量进行检测、通过ZigBee无线网络对信息进行传输、采用最小二乘法对车流量信息进行处理,最后采用模糊控制实现了对交通的实时控制。在对车流量信息处理的过程中,首先通过数据融合的方法对传感器采集的数据进行融合,采用最优加权和最小二乘融合的方式,取得了很好的效果；然后根据数据信息对短时交通流进行预测,采用最小二乘回归支持向量机的机器学习理论的方法,能够对下一时刻的车流量进行较好的预测。在实现数据传输过程中,引入了无线网络技术,通过ZigBee无线网络实现了短距离数据传输,并且与现有的有线网络结合在一起,实现了道路控制中心与路口控制单元以及车流量检测器节点三者之间的相互通信。针对道路交通系统的非线性、时滞性、不确定性的特点,本文采用模糊理论实现了对十字路口的控制。输入／输出变量采用了相同的大小和形状的隶属函数,使问题得到简化；为了提高输出的灵敏度,还引入了隶属度函数修正算法对隶属度函数进行修正。实验结果表明,和定时控制相比较,模糊控制只有在车流量数量较大以及车速较快时才能发挥它特有的性能优势。