随着我国城市机动车数量的不断增长,城市道路交通压力日益增大。公共交通具有客运量大、占用道路资源少、运输效率高等优点。因此,优先发展公共交通可以有效缓解城市道路的交通压力,提高交通运输效率,促进城市公共交通健康发展。在城市信号控制系统中,干线协调控制与公交优先控制都能够针对城市交通拥堵问题起到一定的缓解作用,但是实质上这两种控制方式的最终目标具有不同的侧重点:干道协调控制需要保证社会车辆的通行效益最大,而公交优先控制则更侧重于为公交车辆在道路上争取更多的优先通行权。因此,在保证干线协调控制的基础上实现公交优先,具有重要的现实意义。本文首先分析了公交优先信号控制基础理论,通过分析各种融合方法的优点,以交通流到达率更精确为目标,选用BP神经网络建立多源交通流数据融合模型,将多个检测器检测到的交通流进行融合,为单交叉口配时优化模型仿真分析奠定基础。基于交叉口各相位的乘客流量比建立绿信比优化模型,对各个相位的绿信比进行重新分配,并且考虑到非优先相位绿灯时间约束以及周期时长约束,以交叉口综合通行能力最优为目标建立单点公交优先信号配时优化模型。通过对干线协调下公交优先信号触发条件的分析,确定公交优先控制策略的控制流程和控制参数;以单点公交优先控制为基础,对干线协调控制的时序参数进行优化,建立了基于公交优先的相位差优化模型,并利用遗传算法对模型进行求解,得到干线公交优先协调控制方案,实现干线绿波与公交的协调控制优先信号。基于融合算法得到融合后的交通流量,利用融合后的交通流量对优化模型进行求解,设计出仿真测试方案,通过对现状信号控制、传统公交优先信号控制和干线公交优先信号协调控制三种控制方式进行仿真分析,并以干线车均延误、人均延误和公交车辆晚点时间作为评价指标进行评价,结果表明,本文提出的公交优先协调控制方式能够更有效的减少行车延误,提高公交车辆的准点率,使交叉口及干线的综合通行能力得到提高。