近些年来,我国的高速铁路建设蓬勃发展,随着2008年京津高铁的顺利通车运营,几年来我国的高铁营运里程成倍增加。然而,高铁对生态环境的影响问题也越来越受到重视。本课题主要研究改进过的BP人工神经网络在高铁建设生态环境中短期影响评价中的应用。阐述了本课题的国内外的研究现状,以及研究目的及方法。建立了高铁建设生态环境中短期影响的指标评价体系,定性的分析了长期可能会产生的一系列影响。介绍了人工神经网络的相关发展,重点阐述了BP人工神经网络的的相关原理,探讨了将人工神经网络应用到高铁建设生态环境中短期影响评价中的方法。本研究根据对既往已经开通运营的铁路项目对生态环境影响的深入调查和研究,建立了高铁建设生态环境中短期影响评价的指标体系。根据改进过的BP人工神经网络建立了高铁建设生态环境中短期影响的三层前馈神经网络综合评价模型,改进过的BP神经网络算法是在传统的算法的基础上使用LM算法,即梯度法(最速下降法)和高斯—牛顿迭代法的结合,该种方法提高了收敛速度以及精确度。利用长益城际铁路作为实证,在建立好的指标体系的基础上,深入分析该工程对生态环境影响的情况,并使用建立好的改进的BP神经网络模型进行综合评价,得到了有效的评价结果,该模型的建立可提高评价结果的客观性和准确性。对于长期影响的预测,该研究根据以往的铁路事故及行车案例,针对高铁建设对生态环境长期的影响做出了相应的定性分析,对高铁的选线提出了相应的建议,以避免增加自然灾害的破坏性,也减少高铁受到自然灾害的影响概率。