随着经济持续增长及城市化进程的不断推进,城市机动车占有量日益增加,从而导致交通拥挤、交通事故频发、汽车尾气污染等方面的问题成为制约城市发展的主要因素。因此缓解交通压力,提高通行质量受到各国专家学者越来越普遍的重视。作为现代城市发展的基础,城市道路交通系统的管理控制一直是城市管理者的一项重要课题。为了改善城市交通的通行效率,缓解交通压力。本文以实现区域交通协调控制为目标,结合现今计算机网络技术,以交通控制基本理论为基础,研究及分析现存城市交通信号控制系统的特点及不足。根据多智能体理论,采用分层递阶的控制策略对区域交通加以控制。论文的主要内容如下:首先,本文在时间和空间两方面考虑来对HA模型进行改进,对K近邻非参数回归模型的搜索距离公式进行改进,从而提高了这两个单项模型的预测精度。把这两个单项模型进行组合,实现两模型的优缺点互补。同时使用基于反馈机制的德尔塔正态法来自动调节组合权重系数,实现实时预测的目的。最后以9个交叉口构成的区域为例,通过MATLAB软件分别对这两种改进模型以及组合模型进行仿真实验,证明了该组合模型的短时交通流预测方式的实用性。其次,本文以由9个路口构成的区域路网为研究对象,采用分层递阶的控制策略对其加以控制。建立了基于自适应局部搜索粒子群算法的多目标交叉口优化控制模型应用到路口控制器实现各交叉口的信号周期与绿信比的优化求解。同时建立了基于主干道优先的区域路网相位差优化求解模型应用到区域协调控制器中来优化求解路网中各交叉口间的相位差。把上述短时交通流预测模型应用到本区域交通控制路网中,解决了本周期的拥堵到下一个周期才能采取相应措施的滞后问题。最后使用MATLAB与VISSIM软件对本控制方案进行仿真实验,证明了其提高了区域协调控制的性能。最后,本文选用PC作为区域控制器,选用STM32为核心控制器来搭建交叉口控制器的硬件平台,完成交叉口控制器各硬件模块电路的设计。并且在Proteus软件中进行仿真实现显示、存储、通信、以及人工控制等功能。