随着经济的发展,我国城市建成区的急剧扩张和日益增长的机动化出行需求严重影响了城市运行效率与生活品质,在城市发展与城市空间资源紧张之间的矛盾之下,开发城市地下空间资源作为铁路站点更多的纳入考虑。2020年以来,“新基建”建设受到高度重视,城际铁路与城际轨道交通也包含其中,各省份兴起城际铁路建设热潮。然而,由于城际铁路地下站是较为新型的铁路交通站房形式,目前车站站房的设计主要借鉴地铁经验,缺少针对性规范,在前期调研中已经发现存在空间分配不合理,客流出现明显拥堵的“瓶颈”空间等问题,因为大部分城际铁路地下站运营时间不长,所以潜在问题也存在。本文以空间绩效的相关理论研究、城际铁路地下站公共空间空间特征及使用概况、BP神经网络理论为研究基础。文章以成灌城际铁路、莞惠城际铁路、长株潭城际铁路这三条线路上的中小型地下站作为本论文的主要研究对象;通过相关资料调查研究,实地的考察和调研,对地下站空间绩效影响因素进行分析,以此为依据设计BP神经网络结构;依据相关技术资料准备,利用Anylogic模拟设置模拟参数,并对车站运营现状进行仿真模拟并提取理想样本,结合MIV算法和数据标准化筛选和预处理的样本数据,搭建并训练地下站空间绩效特征分析模型。最后在此基础上,总结了基于神经网络的城际铁路地下站空间绩效优化方法,整理空间绩效优化流程。从行人通行效率、截面客流量、设备服务效率和站厅层空间密度等方面进行分析,得出数值优化结果,并依据优化结果对城际铁路地下站实际站点提出优化方案;对优化方案进行仿真模拟验证城际铁路地下站空间绩效优化方法的可行性和有效性。