随着经济的发展和城市化水平的提高,城市交通问题日益突出,对现有交通进行有效的管理和控制已成为我国交通运输中迫切需要解决的问题。城市交叉口把城市道路相互连接起来构成道路网,其通行能力制约着城市道路的通达,是影响道路畅通的瓶颈。本文以相邻的两个交叉口为研究对象,采用了模糊控制和神经网络技术,对相邻交叉口协调控制算法进行研究及微观仿真。首先,在分析交通系统基本理论的基础上,根据相邻两交叉路口的相关性,对中间路段的交通流量进行了预测。然后又以减小相邻交叉口信号控制的车辆平均延误为目标,提出了双交叉口多相位模糊协调控制算法。同时,为了解决两级模糊控制进行信号配时时有较多隶属度函数,难于进行人工设置参数,其合理性难以验证以及模糊控制规则的选取和优化等问题,论文又采用了模糊神经网络方法,并用Matlab软件对其进行仿真,仿真结果表明控制效果良好。然后又开发了交叉口微观仿真软件,通过仿真交叉口车辆的运行,再现了交叉口交通流状态。可以直观地看到本课题提出的模糊神经网络方法可以使交通信号随着交通条件的变化而相应地调整,使交通拥挤得到了缓解。仿真结果表明,该算法所获得的效果较传统的相位差协调控制效果要好的多,提高了多相交叉口的通行效率。