交通与人类的生活息息相关。在大多数大中型城市,随着社会经济水平的逐步提高和汽车工业的不断发展,私家车的数量迅速增多,越来越多的城市道路交通拥挤造成出行者的行程时间更长,这将导致较低的社会生产力,增加噪音和环境污染。怎样有效地缓解交通拥挤、提高交通系统的效率成为交通工程师和研究者首要关注的问题。传统上,拥挤问题通过对交通路网的物理扩张来处理,但这种方法不仅造价昂贵、破坏城市环境,而且其缓解交通拥挤的效果也十分有限,因而该方法已经很少被考虑。随着计算机信息处理能力的不断强大和电子技术、先进控制理论的不断发展,后者越来越受到世界各国交通部门和研究者的重视。毫无疑问,交叉口信号控制作为交通管理的主要组成单元,在整个城市交通中扮演着重要的角色,如何建立一个精确有效的智能信号控制系统对城市交通管理具有重要的意义。模糊逻辑在单交叉口信号控制中的应用主要有两个方面,一方面是对于当前相位绿灯延时模糊控制,另一方面是交通信号相位顺序的优化控制。存在的交通信号相位模糊控制方法主要有跳跃式和自动产生式。前者是根据当前交通流数据从预设的信号相位中选择下一相位,若预设的下一相位排队车辆较少,则跳过该相位选择车辆排队长度较长的相位运行,从而改变相位顺序；后者没有预设的相位,根据交通流的需求,实时地决定下一相位。这些相位优化方法容易误导行人和驾驶员,比较适用于行人和非机动车较少的交叉口信号控制。本文第四章提出了一种基于多因素的单交叉口信号模糊控制算法。考虑天气,路况以及公交车站等因素,通过最小相位时间保证行人和非机动车安全通过交叉口。改进了存在的信号相位模糊控制方法,在保持原相位顺序不变的前提下,根据实时交通流数据,通过绿灯延时和相位的优化,使系统动态地响应交通流的变化。该方法能够有效地提高绿灯时间利用率,从而减少车辆平均延误时间。微观交通仿真程序Flowsim作为一个无偏的工具来评估同一交通情景下的不同信号控制方案。分别对普通模糊控制算法,基于多因素的模糊控制算法进行了不同情况下的仿真。