На основе данных, полученных в результате наблюдения за реальным перекрестком, были выбраны параметры нейронной сети: определены архитектура, количество нейронов промежуточного слоя. Нейронная сеть, управляющая светофорами перекрестка, обучалась с использованием алгоритма обратного распространения ошибки. Корректирование максимального времени работы зеленого сигнала светофора показало, что число средней задержки движения транспортных средств в потоке может уменьшиться на 0,5–2 с при уменьшении длительности зеленого сигнала на 2–5 с. Полученный результат продемонстрировал, что нейронные сети эффективно управляют транспортными потоками в городских условиях.