本文在对现有城市交通信号控制系统的研究和实践经验的基础上,提出了一种基于云模型的单路口交通信号自适应控制方法。该方法主要是采集单路口交通状态信息,定义云模型中的数字特征值,再通过正态云发生器生成实现定量信息和定性描述之间的转换的二维正态云图。利用前件云发生器生成针对不同交通状况下的云滴确定度,再根据信号控制规则判定算法采取相应的控制行为。其中基于前件云发生器的最优参数是通过Q学习方法中不断迭代得到的,Q学习方法以总停车延迟作为目标函数进行动态综合评估,通过改变前件云的数字特征来求得最优控制方法。最后,使用仿真软件比较传统控制方式和基于云模型的控制方式的效果,得出结论,即云模型方法能够应用在交通信号控制领域,并且由于云的随机性和模糊性的双重特性,该方法可以较好地实现自适应控制信号系统,且通过Q学习方法优化前件云参数,可以在较短的时间内得到控制效果较好的参数集合。