综合业务数字网是未来通信技术的发展趋势，ATM网络已被国际电信联盟作为一项典型传输技术加以推广。在ATM网络中，信息的拥塞及丢失是影响网络业务服务质量的主要原因。其中ABR业务是唯一一种可采用反馈机制进行流量控制的业务(因此网络拥塞控制问题引起了广大控制和通信学者的关注)，ABR业务流量的控制和管理问题近年来也成为一个研究的热点。通讯网络是一个庞大的复杂系统，ATM网络拥塞控制研究对控制、通信而言均具有重要的理论意义和实用价值。本文正是以此为出发点，将控制理论引入到网络通讯中，解决可控流的拥塞控制问题。本文首先从ATM网络通信基础知识开始，介绍了ATM网络的基本原理，ABR业务的反馈机制，给出了ATM网络单瓶颈节点模型，并在此模型基础上，将PID控制引入到网络控制当中，设计出适用于ATM网络模型的PID控制器，给出了保证系统闭环稳定的充分条件。进而利用前馈控制环节降低带宽波动对输出队列的影响。为消除队列输出饱和特性对控制器的影响，采用了虚队列机制，同时为加快系统的响应速度，设置了速率提升因子和速率下降因子。在以上各种方法中，均能保证系统队列输出是稳定的。时延变化及带宽波动始终是影响系统稳定及动态性能的重要因素。本文在原有文献的基础上提出了两种改进方法，分别应用内模控制和Smith预估方法解决ABR业务拥塞控制问题，可以实现系统稳态无静差跟踪给定值，在网络可用带宽大幅波动的情况下，算法仍能保证输出队列长度稳定在一定范围之内。最后将神经网络智能控制方法引入到网络拥塞控制之中。利用神经网络的自组织、自学习能力，实现对可用带宽的预测、对交换机队列模型的建模及用神经网络控制器实现队列控制。针对具有ARMA、FARIMA等不同特性的可用带宽时间序列，预测网络都可以实现较为精确的预测，在此基础上进行的PERICA算法、神经网络控制算法、公平算法都取得了较好的控制效果。