由于城市轨道交通系统具有运载能力大、运行速度快、污染小以及安全准时等技术优势，能够较好的解决日益增长的交通供需不平衡问题，已成为城市交通系统中十分重要的组成部分。考虑到城市轨道交通作为公共交通的性质，其主要作用在于缓解城市交通压力，满足乘客日常出行需求。因此，行车间隔时间的确定作为城市轨道交通运营中十分重要的组成部分，对于客流的吸引和服务水平的提高都具有十分重要的意义。本文主要以乘客为出发角度，在参考了城市公共交通系统运营管理、客流预测方法和调度优化问题的基础上，结合城市轨道交通的自身相关特点，对列车行车间隔时间优化问题做了研究，将构建的模型在仿真软件平台上进行仿真，并对仿真结果进行了相应的分析研究。主要工作如下：首先，对城市轨道交通客流基本情况、城市轨道交通系统主要性质和作用进行分析，考虑到传统行车间隔时间确定方法的不足，建立一个以乘客满意度和企业满意度为优化目标的轨道交通行车间隔时间优化理论模型。然后，将模糊神经网络这一智能方法应用于城市轨道交通行车间隔时间研究上，参考数学模型，构建一个模糊神经网络模型。在介绍了模糊控制和神经网络基本理论的基础上，对模糊控制器以及神经网络模型进行分析和建立，包括隶属函数的确定、模糊规则的选取和神经网络结构构建和传播等，最终构建一个双输入单输出的五层的模糊神经网络结构模型。最后，采用MATLAB工具作为仿真平台进行仿真，并就仿真结果进行分析。调用MATLAB工具箱，就构造的模糊神经网络模型进行编程，带入算例训练网络，最终对训练好的网络进行试验，验证模糊神经网络在城市轨道交通行车间隔时间确定上的可行性。