智能交通系统(ITS)可以有效的提高道路运行效率缓解交通压力。本文在查阅大量文献和相关资料的基础上，对ITS中的短时交通流量预测和微观交通仿真分别做出了研究。提出了一种新的短时交通流量预测方法，完成了路网微观交通仿真，并建立VISSIM——ExcelVBA——Matlab平台实现了短时交通流量预测和路网仿真的结合。　　1.短时交通流量预测:　　本文在短时交通流量分时段研究的基础之上，提出对案例路段早高峰期短时交通流量进行预测。克服了传统预测模型对全天的短时交通流量预测实用性不足的缺点。针对早高峰短时交通流量预测数据少，波动大的特点，提出用灰色模型进行预测。将灰色GM(2，1)改进为灰色GM(2，1，λ，ρ)预测模型，以提高预测精度。针对粒子群算法(PSO)的早熟现象，将Logistic混沌搜索嵌入到PSO算法，应用混沌粒子群算法(CPSO)寻找灰色GM(2，1，λ，ρ)预测模型最优的参数λ和ρ。两者结合提出了基于CPSO—GM(2，1，λ，ρ)的早高峰短时交通流预测模型。　　将CPSO—GM(2，1，λ，ρ)模型用于滚动预测三天早高峰短时交通流量，对比普通GM(2，1)，PSO—GM(2，1，λ，ρ)和ARIMA(0，1，1)模型用以验证模型在少数据下预测精度上的优势。三天早高峰预测结果表明CPSO—GM(2，1，λ，ρ)能很好的预测案例路段早高峰车流量。　　2.路网微观交通仿真:　　利用VISSIM对路网进行微观交通仿真，首先调整微观交通仿真软件VISSIM的部分参数以符合实际交通路况，然后建立固定信号配时下的路网微观交通仿真。解决了采用单一路口仿真来判断控制方案优劣的不足。通过VISSIM——ExcelVBA——Matlab平台实现了短时交通流量预测和路网微观交通仿真数据的交互。最后对集成交通控制系统的系统架构进行了方案设计。