在公路、铁路等线形工程的线路设计中，线形设计是一个涉及多个专业的综合性规划设计工作。线路设计师在选线设计工作中必须充分利用他们的知识，对地形、地质、水文等自然环境进行分析，以求设计出一条经济上可以接受、技术可行、与环境相和谐的理想路线。如何将这些影响路线走向的因素以合理的数值或者数学表达式表示出来，并能更准确选择出更适合地形，选线成本更低的路径控制点，是选线工作者不断努力的研究方向。 本文将影响路线走向的主要因素分成了6大类10小类，包括地质灾害影响、环境影响、用地类型、高程影响、坡度影响、偏离度，其中用地类型划分成耕地、林地、水域(池塘)、房屋拆迁，对这些影响因素一一进行了定性或定量分析，并首次将偏离度作为一个影响因素加以考虑，另外将不同等级道路对应的线形要求转换成合适的数学表达形式。本文根据专家经验在选线区域内指定某些特征点的费用值，采用神经网络作为研究手段，建立了选线影响因素与费用值的神经网络模型，从而确立了输入值与输出值之间的非线性转换关系。 以GIS作为研究平台，将影响因素和费用值都以栅格数据的形式表示出来，依托空间分析模块、三维分析模块等专用模块进行数据分析和总结，自动生成出符合周围环境要求的最佳路径，然后通过曲线法设计将该路径拟合成符合道路等级要求的路线，并由此生成一个选择方案。通过变动特征控制点的费用值，重新训练网络以生成新的费用数据栅格，重复平面线优化过程生成另外的平面设计方案。运用层次分析方法对各方案的经济技术指标进行比较，得出最优的设计方案。