随着社会经济的不断发展与城市化进程的加快，城市人口和机动车辆日益增加，城市道路交通的拥挤与阻塞已经成为世界大中城市普遍存在的现象，由此带来的交通拥堵、交通事故、能源浪费以及成倍增加的汽车废气排放造成的环境污染等问题，不仅严重地制约着城市和社会经济的可持续发展，同时也严重地影响着城市居民的生活质量。 智能交通系统是解决现代社会交通需求与供给矛盾的重要途径之一。实施智能交通系统工程不仅有利于提高交通的安全性、生产效率与效益，而且关系到土地资源与能源的合理利用、环境污染与噪声的改善，乃至国民经济的持续发展和社会经济效益的全面提高。 智能交通系统是一个发展中的交叉学科，涉及到交通运输系统的各个层面。城市交通是交通系统最为重要的组成部分，城市交通智能控制是实施智能交通系统工程的首要任务，也是目前交通控制工程领域研究的热点问题之一。城市道路交通控制是一个复杂的系统工程问题，涉及到交通工程、自动控制、系统工程、优化调度等自然科学和工程技术的众多学科。作为多学科交叉的研究领域，城市交通智能控制技术的发展依赖于自然科学和工程技术的最新研究成果。把自然科学的最新研究成果和工程技术的最新方法引入城市交通智能控制，可以进一步完善城市交通控制的理论体系及应用，解决日益严重的城市交通难题。这对满足社会需求、推动国家和社会的进步以及学科的发展，无疑都具有十分重要的意义。 城市道路交通是一个有人参与的时变复杂大系统，集成了人、车、路和环境等各种复杂因素，存在高度的复杂性、时变性和不确定性。基于精确数学模型的传统控制方法难以有效解决复杂的现代城市交通问题，基于智能计算的智能控制技术是解决城市交通问题的有效途径。 本文结合城市道路交通智能控制研究课题的实际需要，对城市道路交通的智能控制问题进行了较为全面深入的研究，在总结该领域现有研究成果的基础上，提出了一些新的控制理念、建立了一些新的控制算法和控制模型，试图解决目前城市道路交通控制领域存在的一些疑难问题。论文的主要工作如下： (1)首先对城市道路交通控制技术的发展进行了较为详细的综述，在分析该领域存在的主要问题基础上，阐述了论文的立题依据，提出了论文的主要研究内容。 (2)提出一种基于预测的主干道相交路口优化控制方法，将交通流预测与交通信号控制相结合，用于解决交通流量较大的城市主干道相交路口的信号控制问题。建立预测模型进行交通流预测，将预测的下两个相位队长作为模糊控制的输入以确定下一绿相位时间，在后一绿相位持续时间内放行该相位的预测的尚未全部排队的车流量。仿真实验表明该方法有效减小了平均车辆延误时间，达到了保持干道交通通畅的目的。 (3)研究了城市干线交通信号的控制方法。基于城市干线交通中某些自然交叉口相距较近的实际情况，本章结合设计了一种基于交通预测数据的干线协调控制方法。本方法以交通流预测数据为基础，通过各个路口当前采集的车流信息预测下一个时间的各个干线路口的车流量，以预测数据通过数解法配时确定干线控制中的公共周期和绿信比，用遗传算法优化相位差。当预测的车流到达路口时，以实际路况数据为输入，根据车辆饱和度适当的调整绿信号长度，根据车流密度来调整交叉口的相位差，以最小延误和最快放行为目的，减小了交通干线的平均车辆延误时间以及排队长度，提高了干道路口相关区域内的道路使用率，达到了保持干道交通通畅的目的，是一种有效的交通控制方法。 论文最后对全文进行了总结，并对下一步的研究工作进行了展望。