单交叉口作为城市道路的交汇点，在整个城市路网中起着非常重要的作用，而城市主干道上交叉口的作用在城市路网中更为关键。对主干道上的交叉口进行合理的控制可以减少车辆的减少停车次数，降低车辆的延误时间。因此可以在很大程度上减少车辆因频繁的停车启动所产生的空气污染，并且能够提高整个路网的通行效率。因此对单交叉口的控制有必要进行深入的研究。本文以城市单交叉口的交通流量预测及信号控制为研究内容，首先，系统地研究了交通流量预测和人工神经网络的基本原理和基本方法，并在此基础之上以一个单交叉口为例，根据单交叉口的历史实测交通流量数据，研究设计了一个单交叉口交通流量的BP神经网络预测模型。依据训练和仿真的结果，通过调用MATLAB中的dividevec函数对样本数据的分类处理，提出了改进的BP神经网络模型。其次，研究了模糊控制的基本理论和方法，并以此为基础，根据模糊控制的相关理论，在MATLAB中，设计了一个单交叉口的两级模糊控制系统。给出了具有四个相位的单交叉口入口方向在不同信号灯时下的平均延误计算公式。在两级模糊控制器的第一级控制中，对模糊控制器的输入量进行了改进，将红灯相位的最大排队长度与绿灯相位排队长度的差值作为绿灯相位模糊控制器的一个输入参数。设计了控制流程、定义了控制流程的各个参数，并与经典模糊控制系统进行了定性的分析比较。