课题以北京市中关村西区为背景，研究该交通网络的信号控制问题。主要通过结合预测的交通流信息，建立基于混杂系统的城市交通网络数学模型，实时优化各交叉口的绿信比；同时，识别交通状态，动态地划分子区域，进行区域协调控制。使整个路网车辆的延误时间最短，充分提高路网的交通效益。　　 论文主要内容如下：　　 1.将交通流理论与传统的时间序列算法结合，提出了基于交通流模式的时间序列预测算法。首先，根据流量-密度关系将历史交通数据划分为三种交通状态：自由、同步和拥塞状态。其次，根据已划分交通状态的历史数据分别建立一些历史交通流模式。这样，通过模式匹配方法可以快速地识别当前的交通流模式。最后利用当前的交通流模式信息可以对交通流参数进行预测。　　 2.首先根据预测的交通流状态，将整个路网划分为若干个子区域，每个子区域内执行相同的信号周期与相位差。结合建立的交通流模式，离线建立不同的配时方案数据库（交叉口共用的周期和相邻交叉口间的相位差）。通过实时检测的交通数据，进行模式匹配方法选择最优的配时方案进行区域协调控制。其次，基于混杂系统理论，结合预测的交通流参数，建立了城市交通网络数学模型。该模型涵盖了整个范围的流量-密度关系，适合于自由、同步和拥塞三种交通状态，可以在线实时优化各交叉口绿信比。最后，仿真表明提出的控制策略减小了整个路网车辆的延误时间，提高了城市交通网络信号控制的性能。　　 3.以JTC-2000路口信号机为控制对象，设计与开发了城市交通信号控制软件。该软件基于视频检测技术，可以提取城市交叉口的交通流参数并以文本的方式进行存储。结合历史数据，建立历史交通流模式并存入SQL Server2008数据库。采用基于交通流模式的短时交通流预测算法预测未来一段时间后的交通流参数，并利用这些参数计算城市区域信号系统的配时方案。　　 论文最后对研究工作进行了总结，并提出了今后需进一步深入研究的问题。