在我国大力发展公共交通优先战略之际，BRT作为一种高效、经济、安全、环保的公共交通模式已得到了大众的认可和普遍接受。BRT交叉口优先通行是BRT优先中的重要环节之一，也是其运营与运行过程中的重要通行控制节点。但目前，BRT交叉口优先通行控制技术在很大程度上还停留在单点固定配时优化，感应控制等诸多被动与主动控制策略层面上，这些控制方法机械、实时性差、误差大，尤其是无法对服务要求不同的BRT车辆区别对待。针对这些控制问题，课题引入多模式、智能控制技术对BRT交叉口优先通行进行灵活、实时的控制。课题依托兰州市BRT系统网络规划建设项目，以BRT优先通过交叉口为控制目标。从改善道路交通秩序、缓解拥堵、提高公交服务水平、优化交通结构的意义角度出发，通过对BRT通行措施与方法的研究，对BRT优先通过交叉口的控制问题进行分析。针对车道与交叉口交通流的潮汐现象，利用交叉口交通流在一天之内分布不均的特点，提出一种多模式控制模型。该模型包括跳跃相位模式、绿灯延长与绿灯提前模式、优化的固定配时模式，根据当前时间段交通流量的大小，给出一种合适的控制模式，从而适应了交通流的变化。利用VISSIM软件，通过与单一的固定配时控制方法比较，得出多模式控制模型在降低BRT延误时间、停车率等参数上获得了较好的效果。传统的BRT交叉口优先控制策略无法区分BRT车辆通过交叉口的优先服务等级，对BRT车辆的优先较为盲目。将神经网络模糊控制算法应用到实时优先控制中，基于BRT车内载客量、BRT车辆的延误程度以及非BRT相位社会车辆的排队长度这些参数的综合分析，给出BRT通过交叉口的迫切程度，从而有条件的给予BRT车辆优先通过交叉口，有效的区分了BRT车辆的服务等级，进一步的降低了交叉口的人均延误时间。在深入的研究了多模式控制与实时优先控制方法的基础上，以兰州市敦煌路所规划建设的BRT车道为研究背景，利用真实的道路环境将以上方法应用在干道多交叉口上。仿真实验证明，多模式控制模型对BRT车辆优先的针对性较强，较大程度的降低BRT车辆的延误时间。实时优先控制则有效的区分了BRT的优先等级，体现了“人性化”的特点。为BRT干道协调控制提供了参考与设计方法。