城市交通拥堵的时间特性和空间特性明显，具体体现在爆发式的早晚高峰交通需求和突出的城市交通痛点，形成常发性的拥堵区域，这些问题导致的城市交通拥堵严重降低了城市出行速度。解决城市交通拥堵最主要的还是要根据城市的交通特性和发展制定有效的交通控制管理体系，提高城市交通服务水平和通畅程度。特别是可以通过加强对交通流的监控和预测，提前做好交通信号的控制，以适应交通需求的变化，使得交通控制由被动式控制变为主动式控制。　　为了解决目前交通控制滞后于交通需要变化的问题，本文提出基于短时交通流预测的城市交通子区控制方式。通过对一个区域划分成不同交通控制子区，然后预测下一时间段的交通流，并判断其对应的交通状态，来制定与之相适应的信号控制模式，达到最优控制效果。主要研究内容如下：　　（1）分析交通流的时间和空间特性，并根据时间段的不同得到交通流的变化趋势；　　（2）基于神经网络模型和指数平滑模型的优势建立了短时交通流组合预测模型，将模型应用于短时交通流预测，并对模型的预测结果进行分析；　　（3）依据交通强度参数将交通状态划分为五个级别，并且建立交通流量和交通状态之间的对应关系，同时为降低城市常发性拥堵区域协调控制的复杂程度，建立依据区域内交叉口相似度的子区划分模式来减少区域控制的难度；　　（4）针对所划分的不同控制子区提出基于不同状态、不同周期的多个干线绿波控制模式和在接近饱和状态时基于排队长度约束的协调控制模式，并给出其计算流程；　　（5）以胶南的琅琊台路段和珠山路段组成的常发性拥堵区域为例，对不同交通状态下的不同控制模式进行验证，结果表明，控制模式具有良好的效果，有效降低区域拥堵。