交通拥堵是现代社会发展的一个关键问题,城市主干道是组成城市交通的重要部分,是影响城市交通的关键所在。为了有效地解决城市主干道的交通问题,提升车辆的行车效率,使路况更加良好,就必须对当前的交通情况进行科学的分析研究,寻找有效的措施。本文对元胞自动机模型进行了较为深入的研究,并据此对交通主干道的路口效应及信号灯的控制进行了仿真和分析。首先,利用元胞自动机的理论建立了主干道交通的仿真模型。并通过分析,验证了此模型关于交通流动力学特性的正确性。其次根据实际道路情况建立了基于元胞自动机的交通主干道路口仿真模型。仿真和分析了不同的路口类型和结构对交通流的影响。据此进一步建立了混合路口模型,并通过改进路口的信号灯的时长算法,提高了主干道的交通流量,使车辆更顺畅地通过主干道的各个路口。然后根据模糊神经网络的理论和方法,提出了基于元胞自动机和模糊神经网络的交通信号灯的控制方法,仿真结果表明,主干道的流量比同步定时控制时提高了很多。最后根据实际路况增加了相邻主干道的影响,提出了基于模糊神经网络的右转概率算法,使模型更加符合真实的交通情况。仿真分析表明,相邻主干道对观察主干道的交通分流作用,不仅能更快地解决拥堵,使车辆行驶更加畅通,而且更符合城市实际交通情况。本文通过建立主干道路口模型和分析在不同的情况下主干道的交通流量、密度和速度三者之间的关系,针对城市主干道混合路口的交通控制,(1)提出了绿灯时长自适应改进算法,提高了行车速度和流量；(2)利用改进的算法和模糊神经网络对信号灯进行自适应配时,提出了一种主干道协调控制方法：(3)在此基础上,建立了更符合城市交通的相邻主干道交通模型,根据实际情况提出了基于模糊神经网络的右转概率算法。理论分析和仿真结果表明,这些新方法不仅更符合实际交通状况,而且进一步改善了主干道的交通。