随着城市车辆数的快速增长，城市的交通状况也在日益恶化。公交系统作为城市的重要交通手段，对于缓解交通压力，起着重要的作用；公交优先的思想，更是体现了以人为本的交通原则，从根本上提高城市居民的交通效率。　　 本文对关联交叉口的协调控制进行了研究，在整体配时方案上分区域层和单路口层。区域层通过绿波效应对周期和相位差进行优化；在单路口层，以数学建模的方法对单路口的绿信比进行优化。　　 在单路口层，基于公交优先思想，提出了以减少交叉口人总延误为性能指标，研究并建立了饱和交通和非饱和交通两种情况下的延误模型，通过粒子群算法优化交叉口绿信比，另外，对多相位公交优先请求的情况进行了探讨，提出了基于冲突分析的响应策略。　　 短时交通流量的预测，作为影响交叉口信号控制的重要因素，对公交优先的控制起着至关重要的作用；因此，本文在优化交叉口绿信比的过程中，对交叉口的短时交通流量采用BP神经网络进行实时预测，从而为公交优先控制，提供更为准确的交通数据，提高控制能力。　　 最后，通过Matlab仿真试验，得出实施公交优先控制情况下，交叉口减少的人总延误，总结控制效果，并提出了后续的研究工作。