智能交通控制系统是缓解城市交通拥堵、减少交通事故和降低汽车尾气排放污染等交通问题的有效方法之一。而短时交通流预测通过对城市路网的交通状态数据进行采集与分析,能够对路网短时期内的交通流状态进行估计,从而为智能交通控制系统提供控制策略的依据,它是智能交通控制的重要决策前提之一。本文以面向城市交通控制的短时交通流预测方法研究为题,在城市交通控制系统对交通流预测的需求分析基础上,对城市路网中多条路段交通流状态之间的相关性进行讨论,将相关性较大的交通流分为一组对城市的大规模路网进行划分,之后在确定的小范围内进行短时交通流预测理论和方法的研究。本文首先阐述面向城市交通控制的短时交通流预测的研究背景与意义,介绍主要城市交通控制系统的概况和其预测方法。并介绍城市交通控制及交通流的基本概念与理论,对交通流的主要特性进行分析。其次,使用多元统计分析中的多维标度法对城市路网多条交通流之间的相关性进行分析,对相关性较大的交通流进行分组,确定短时交通流预测的范围。并根据前人的预测算法设计了一种基于城市路网交通流相关性的短时交通流预测模型,其中加入城市交通拥塞的检测与其对交通流影响的研究。最后在开源仿真平台进行仿真,实验结果表明此预测模型能够基本满足城市交通控制对短时交通流预测的实时性和准确性的要求。