交通与人类生活息息相关。随着经济增长和人民生活水平的提高,机动车保有量和道路交通流量急剧增加,城市交通需求的增长远高于交通供给基础建设的增长,交通拥堵已成为制约社会发展的重要因素。人们经过多年的实践经验发现,运用智能技术建立交通信号算法是解决交通拥堵行之有效的手段。城市交通系统具有随机性、复杂性和不确定性,不可能建立精确的数学模型,必须借助于智能化的方法,才能解决城市交通拥堵问题。因此,建立有效的城市交通智能控制方法是城市交通控制研究的重点。模糊控制是智能控制技术的一种,它无需建立被控对象的精确数学模型,主要借助人的思维和经验,控制具有非线性和不确定性特点的对象,对被控对象特性参数的变化具有较强的的鲁棒性。因此,模糊控制特别适合用于城市交通控制。本文运用模糊控制理论对城市单交叉口和干线控制进行了优化。本文研究了城市交通信号控制理论,主要研究内容和创新点有：(1)提出了基于饱和度的交叉口拥挤评价模型。影响交叉口服务水平的因素较多,目前我国还没有统一的城市交叉口服务水平的评价标准。本文研究了基于饱和度的拥挤评价方法,利用安装在停车线下游的单个检测器获取车辆占用检测器时间,计算饱和度,降低收集数据的成本,具有实际应用价值。(2)提出了自适应单指数平滑算法,建立了饱和度预测模型。本文引入误差平滑系数改进了单指数平滑算法,使平滑系数动态调整以适应非平稳时间序列的变化,提高了饱和度预测的准确性,对交通饱和度的预测具有实际应用意义。(3)针对交通流的实际特点,建立了单交叉口信号控制模型。本文建立的单交叉口信号控制模型与传统模型的区别为：将饱和度及饱和度变化率作为模糊控制器的输入,输出绿灯延长时间。然后,综合考虑交叉口车流量均衡情况,保证主队列车流通过路口,同时优化相位次队列车流的通行权。该算法模拟交警的指挥决策,有效提高了绿灯利用率,减少了车辆的平均延误。(4)分析了城市交通干线信号控制,研究了干线分层递阶协调控制方法。结合分层递阶结构、模糊控制技术,建立了交通干线实时协调控制算法。论文最后对全文进行了总结,并对下一步的研究工作进行了展望。