我国城市智能交通系统的建设和应用起源于上世纪八十年代中后期，当时针对城市道路交通拥堵的日益加剧，很多城市投入巨资建设智能交通系统，以提高城市路网的交通运行效率和交通管理现代化水平。然而已建成的智能交通系统功能中，普遍存在着交通控制优化功能的弱化、管理功能的强化现象，对路网的点、线和面的优化控制方案较少，极大的浪费了设备资源，同时对缓解城市拥堵没有发挥应有的作用。为了充分发挥智能交通控制系统的功能，缓解平面交叉口的压力，如何实现时间和空间上的高效利用是当今急需攻克的难题。　　本文提出了一种基于短时交通预测下的交叉口时空优化方法，以提高城市平面交叉口的运行效率。方法中，先将城市道路交叉口部分进口车道设置为可变进口车道，再采用卡尔曼滤波预测模型，预测出下一时段各转向的流量，根据预测的流量数据以整个交叉口延误最小为目标，实时调整该车道流向功能，进一步协调优化交叉口的信号配时方案，使装有智能信号控制系统的城市道路交叉口运行更高效，对降低城市环境污染，缓解交通拥堵有着重要的意义。　　方法中采用预测因子选择灵活、精度较高的卡尔曼滤波模型作为交通量预测模型，为消除传统卡尔曼滤波预测模型的滞后性，在原预测模型基础之上进行了优化改进，较好的解决了预测滞后性问题，同时在一定程度上提高了预测精度。　　为验证优化方法的运行效果，选取南昌市某一符合设置可变车道的交叉口，使用VISSIM软件对定时控制方案和预测流量下的时空优化后方案进行交通仿真。仿真结果显示，该优化方法可有效的减小车均延误、排队次数和最大排队长度。