Проблемы увеличения количества личных транспортных средств в городских агломерациях, а также возрастание грузоперевозок приводят к необходимости применения интеллектуальных транспортных систем для построения стратегий по уменьшению заторов и предотвращению аварий. Важным параметром транспортной системы, показывающим эффективность использования существующей городской инфраструктуры, является пропускная способность планируемого маршрута. Статья посвящена созданию модели пропускной способности городского маршрута на основе пропускной способности его элементов, а именно перегонов и перекрестков. Подход к созданию такой модели – математическое ремоделирование, где в качестве унифицированного класса выбрана классическая нейронная сеть обратного распространения, аппроксимирующая модели различных классов. Для формирования наборов данных при обучении модели предлагается использовать индекс пропускной способности маршрута. На численных примерах показана возможность применения предложенного подхода. Оценена пропускная способность трех планируемых маршрутов и выбран оптимальный, критерием эффективности которого является отношение объема транспортного потока к пропускной способности. Перспективной задачей представленного исследования является анализ чувствительности созданной модели для выявления параметров элементов маршрута, оказывающих наибольшее влияние на пропускную способность, и управления ими с целью повышения общей эффективности системы.