随着信息时代的到来,城市生活的节奏越来越快,城市交通与经济发展的矛盾日趋尖锐。交通拥堵、交通安全、环境污染已成为社会关注的焦点。城市交通控制作为组织、控制交通流的主要手段之一,在解决城市交通问题中担负着重要责任。但是传统的交通控制方法已不能有效解决交通问题,如何运用现代的科技手段来缓解日益严峻的交通压力是目前研究的重点。本文从城市交通控制策略研究的需要出发,对一个城市交通宏观控制模型进行改进,并且在此基础上提出了城市交通网络的分布式预测控制和基于历史数据的分布式控制。然后,从排堵控制的角度出发,提出了其定义、描述和求解方法,并且分别对一个单路口和交通网络实施了排堵控制。论文的主要内容如下:(1)结合路口交通流模型和路网拓扑结构模型,建立了城市交通网络宏观控制模型,对网络交通流的宏观特性进行实时动态预测。(2)验证城市交通网络宏观控制模型的有效性,并在研究与分析该模型的基础上,为进一步提高此宏观城市交通网络模型的精确度,我们用最小二乘法进行了误差补偿,使得路网内交通流状态演化过程的描述更加准确。(3)给出了基于此模型的分布式预测控制详细算法,并和全分散式算法以及基于历史数据的分布式预测控制算法做了仿真比较。分布式算法考虑到了路口之间的相互联系以及路口控制绿灯时间的相互影响,所以在非重车流量的情况下,其控制效果优于全分散式预测控制算法。(4)提出了一个新的控制目标—排堵控制,给出了拥堵的定义和求解方法。并且分别对单路口和交通网络进行了排堵控制和分布式排堵控制,取得了较好的控制效果。