目前，我国城市交通所特有的混合交通流在平面交叉口出相互影响，导致了平面交叉口的交通秩序混乱，交通流通行的延误增加、速度下降、交通事故频发。而解决交通问题的最好方法是对信号交叉口进行科学合理地智能控制。因此，研究平面交叉口的混合交通流特性，在考虑非机动车和行人的前提下，设计合理地智能交通控制系统，对提高城市的交通运行效率具有重要的意义。　　为了使交通流在交叉口处尽量减少延误，能够顺利的通过交叉口，必须保证交叉口的信号控制决策具有实时性和准确性。因此，研究城市交叉口的短时交通流量预测方法，保证用于信号控制决策的数据具有前瞻性是建立科学的智能交通控制系统的前提。　　本文首先概述了交通信号控制的基本参数，给出了各个参数的计算公式，简述了评价交通控制好坏的性能指标，同时介绍了信号控制方式的分类情况及各种控制方式的特点。其次介绍了在信号控制中经常用到的智能控制方法，如模糊控制、神经网络和广义的动态模糊神经网络。通过对短时交通流量预测的了解，研究了基于广义的动态模糊神经网络的短时交通流量预测方法。在研究了短时交通流量预测的基础上，考虑非机动车和行人对交叉口交通控制的影响，建立了基于二级模糊控制的混合交通流信号控制系统模型,结合具体事例，运用matlab对信号控制系统的控制效果进行仿真分析，结果表明该方法能够有效的缓解交通压力，提高交叉口的通行能力。