由于希腊学者Pappis首次将模糊数学理论应用于城市交叉路口信号控制,许多学者都与他论文中结果作比较。本文作者查阅了很多论文,没有找到能实现Pappis提出模糊控制具体步骤的文章,如果该步骤不清楚,后期智能控制很难进行说明比较,所以本文对其进行了认真地研究,实现了该过程,并用不同的方法与其比较,以达到改善交叉路口车辆平均延误时间的目的。首先,采用定时控制方法对其进行研究。在研究目前国内外单交叉路口信号控制技术上,本文对传统的定时控制技术根据韦伯斯特提出的最佳周期及车辆延误公式进行计算和仿真,结果与Pappis论文中的定时控制延误时间进行比较,基本吻合。其次,采用模糊控制方法对其进行研究。随着经济的发展,车辆的增多,交叉路口阻塞现象频繁发生,因此迫切需要找到一种智能技术改进传统的控制方法,本文针对Pappis提出的单交叉路口模糊控制算法进行研究仿真,其结果与本文定时控制延误时间进行比较,延误时间减少。再次,采用模糊神经网络控制方法对其进行研究。针对Pappis论文中的模糊控制,本文用两种模糊神经网络算法:BP、Elman,分别对其进行研究仿真。结果与本文模糊控制算法进行比较:模糊神经网络算法优于单纯的模糊控制算法。最后,对本文的四种信号控制方法进行了综合分析研究。仿真结果表明,在单交叉路口信号控制计算车辆平均延误时间方面,模糊神经网络算法优于单纯的模糊控制算法,模糊控制算法优于定时控制算法。