随着城市经济的快速发展,城市轨道交通的发展越来越迅速。地铁是为以地下为主要运行方式的城市轨道,由于绿色环保、运输速度快、节约土地、缓解交通运输压力等特点,受到许多大城市的极力推行与建设。目前全国已有24座城市地铁投入运营,自2013年国家发改委将城市轨道交通审批权下放给省级政府后,各地进入到了一个地铁项目批复及建设的高峰期。预计2020年我国地铁建设城市数量将超过45座。然而在地铁快速发展的过程中,施工安全事故频发,这是值得深思警醒的一点。我国地铁仅有40年左右的建设经验,与发达国家百年成熟完善的施工技术与安全管理经验相差甚远。由于地铁工程施工的特殊性,施工安全事故一旦发生,便会造成严重的人员伤亡,并且给社会带来巨大的经济财产损失。因此地铁施工安全评价显得尤为重要。本文研究目的是建立一种安全评价预测模型,通过模型对在建地铁项目的施工安全进行评价,预测出可能发生的事故类型,以便施工单位采取相应的预防改进措施。文章以危险源的辨识理论为基础确定地铁施工安全影响因子,从而建立地铁施工安全因子评价指标;统计整理近四年的施工事故,综合分析确定地铁工程的四种事故类型,作为安全事故评价指标。这两者共同组成地铁施工安全评价指标体系,其中安全因子评价指标作为BP神经网络模型训练的输入因子,安全事故评价指标作为模型的输出因子,通过模型不断训练学习,寻找出隐藏在安全因子评价指标和安全事故评价指标之间的非线性规律,构建适用于地铁施工安全评价预测的神经网络模型。为地铁施工安全提出一种新的评价方法,即地铁施工安全的BP神经网络评价模型。文章的最后将BP神经网络模型应用到实例中,预测出沈阳地铁10号线的长青桥站~浑南大道站区间安全事故的发生情况,按照得分高低,为施工单位安全管理采取改进措施提供依据。地铁项目施工的安全评价预测的研究,通过分析结果提前发现重大危险源,提高了我国地铁施工安全的管控及预警能力,最大程度的避免或降低安全事故的发生,对地铁项目综合安全评价以及安全管理的未来发展有重要的理论与实践指导意义。