科技的发展、社会的进步带给人们许多物质享受与生活便利的同时却产生了一些新的问题，比如“交通问题”。ITS的发展是解决交通问题的必要手段，复杂路口实时信号控制作为ITS的重要组成部分之一，也是解决“交通问题”的关键。首先，分析复杂路口的分类、复杂路口的形状，并简单介绍几个典型的复杂路口，然后介绍复杂路口的渠化方法和步骤。其次，介绍现有单点信号控制的几种方式，并分析复杂路口实时信号控制的原理，以及其主要组成部分和将会用到的主要技术。再次，介绍现有的几种检测器，各种检测的原理、优缺点；并根据交通流特性采取小波变换进行交通流多层分解，运用自适应遗传算法优化后的BP神经网络对各子序列分别研究，最后合成即为预测到的交通流，并实例仿真，仿真结果表明本文所提预测方法同小波神经网络和基于小波分析、遗传算法优化的神经网络预测相比，更具有优越性，效果更好。再次，建立多目标信号控制函数，课题中选取平均延误、平均停车次数、通行能力三种单目标函数，先分别对其功效系数标准化，然后利用权值结合，用自适应遗传算法优化求解，并进行实例仿真验证，仿真结果表明本文所提的多目标优化求解方法比Webster优化法更好。最后，将复杂路口实时信号控制的理论研究应用到实际的路口信号控制中，设计复杂路口实时信号智能控制系统，并编写相应的系统软件，最后以简单实例验证。