城市交通是城市最主要的功能之一，是城市社会、经济活动的纽带和动脉，对城市经济的稳定可持续发展和人民生活水平的提高有着重要的作用。实时准确的交通状态预测，也就是如何有效的利用实时交通数据和相关信息去预测未来一定时间内的交通状况，是实现交通控制与诱导系统的关键问题。将交通状态的预测结果送到交通信息处理和管理系统当中，可以给出行者提供及时有效的信息，帮助他们更好地进行路径选择，实现实时的路径诱导，能够达到缩减出行时间，减少交通拥挤的目的。　　本文第一章中主要介绍利用实时交通信息来预测交通状态在智能交通系统中作用和地位及其重要的实际意义，由此来说明交通状态预测研究的重要性和必要性。第二章介绍了我国城市交通状态的一般特点，对交通流参数进行了相关阐述，分析了交通流的主要特点，然后介绍了交通流数据的修复方法。第三章对交通状态判别进行了方法上的相关论述。第四章则提出了基于云模型的Sigmoid核函数预测方法。　　最后对全文进行了总结并作出展望。