随着武广、郑西线的相继开通,铁路高速度,高密度,高舒适度将是未来的发展方向。列车自动运行系统(ATO)作为列车运行控制系统的核心子系统,已受到业内的普遍关注,对ATO的研发已提到议事日程。在ATP的安全防护下,ATO对列车行车进行自动驾驶,达到安全平稳,准点,舒适,节能,精确定位停车的目的。列车运行具有复杂性、多目标性、非线性的特点,模糊神经网络考虑到了模糊理论与神经网络在知识获取、不确定性环境描述、推理方法、计算能力,学习能力等多方面的互补性。能够更好地体现人性化的控制思想,满足列车运行高品质的控制要求。本文在总结了国内外的列车自动运行技术和列车自动控制策略算法的研究现状的基础上,对模糊神经网络理论在列车自动运行系统中的应用和仿真进行了深入研究。详细研究了牵引计算模型、列车自动运行理论、列车运行模型,并给出了列车运行线路数据处理方法、列车自动运行优化的操作原则和策略；将模糊神经网络理论运用于列车自动运行系统,给出了具体的控制算法和模糊评判函数；对列车自动运行系统进行了仿真研究并设计了相应的仿真软件。将模糊神经网络理论应用于列车自动运行系统,为实现列车运行过程的高品质控制提供了一种新方法。仿真结果表明：在列车自动运行系统中,采用模糊神经网络理论的控制技术可以保证列车高质量地运行。