该文针对智能交通系统中的交通控制、诱导及其相关的若干问题展开研究.首先,总 结了的十年来ITS的起步和发展情况,概括说明了ITS的组成结构及其主要功能和特征.分析了目前ITS的现状及研究和应中存在的问题和不足.在对交通控制、动态交通分配的理论与 方法进行了概括和总结的基础上,运用智能控制的思想,设计实现了智能交通控制系统的控制推理方法和多种在线学习方法.建立了一种交通流的控制--诱导一体化优化模型,结合交通系统的实际情况,给出了该模型的一种多级分解的递阶协调的启发式解法.分析研究了以一体化模型为核心的交通控制--诱导一体化系统的结构、功能,给出了系统的逻辑模型,并在MS Windows NT网络环境下开发了一个基于多智能体的一体化系统的原型系统.交通流量 的短时预测问题是交通控制、交通诱导中不可回避的基础问题.文章对短时交通流的可预测性问题进行了研究,分析了短时交通流的可预测特性,提出了基于分形理论的确定交通流最小可预测周期的方法,利用交通流仿真系统所产生的交通流数据进行了实际计算,得到了仿真条件下的最小可预测周期.进而针对交通流随机干扰严重、波动剧烈的特点,引入多尺度分析的方法,提出了一种小波分解重构的多尺度时间序列预测方法.论文还研究了ITS中的 智能交通预测系统的结构,给出了一种基于多智能体的预测系统的实现方法.该文研究中所使用的仿真系统是一种基于车辆的交通流微观仿真系统.