На сегодняшний денъ поток общественного транспорта в городах резко возастает и транспортные заторы становятся труднорешаемой проблемой многих современных болъших городов. Вместе со всеми средствами транспорта в городских заторах вынужден находится и общественный электротранспорт. Непредвиденные задержки на городских перекрестках являются причиной частых ускорений и последующих торможений общественного электротранспорта, что в свою очередъ является главной причиной перерасхода электроэнергии и приводит к неизбежному несоблюдению расписания передвижения общественного электротранспорта. На данный момент в распоряжении водителей общественного электротранспорта не находятся какие либо эффективные вспрмогательные инструменты контроля, подсказывающие наилучшие действия для соблюдения оптималъной скорости движения и незамедлителъной коррекции расписания, учитывая конкретное время опоздания из за особенностей передвижения по маршруту. Такое устройство может быть создано, исполъзуя искусственный интелект и возможности компъютерного управления электротранспортом и оперативного реагирования на изменения в расписании движения, учитывая время опаздываня. Принцип работы устройства основан на применении нейронного контроллера, регулирующего обороты электродвигателя и графического интерфейса, позволяющего вычислять поправленый график передвижения, учитывая введенное время опоздания. При разработке компьютерной модели системы управления и создании нейронного контроллера исследована математическая проблема использования нейронных сетей в мехатронных системах для управления электродвигателем и исследованы возможности использования компъютерной программы SIMULINK для создания на базе искусственного интелекта нейронного контроллера и создания графического интерфейса для корректировки расписания движения и работы светофоров. Разработанная система управления общественным электротранспортом и графический интерфейс корректировки расписания движения электротранспорта и работы светофоров могут быть исполъзованы для оптимизации передвижения городского электротранспорта, следовательно, позволит экономичнее исполъзоватъ потребляемую электроэнергию, а так же при помощи графического интерфейса корректировать расписание передвижения с целью минимизировать отставание от заданного. Авторами планируется продолжить исследования возможностей применения искусственного интелекта, в частности контроллеров нейронных сетей, применение программы SIMULINK в управлении электротранспортом, а так же моделирование теории расписания для далънейшей оптимизации исполъзования электроэнергии общественным электротранспортом и повышении уровня обслуживания пассажиров.