交通是国家经济发展的命脉,而铁路交通又是其中的重中之重。保障铁路交通运输的安全,也就是保障了国家经济发展的安全。发生铁路交通事故时,合理而又科学的指挥和管理救援行动,关系到重大的经济利益问题和人员伤亡问题。对于铁路交通事故的应急救援,国内有关专家和学者均已做了大量的有益尝试和探索。　　 传统的救援办法获取现场信息滞后、不全面。所以,利用计算机系统,现代信息处理技术、自动化技术、危机管理等,综合各种因素,如事故等级、救援规则、救援设备信息等,科学合理的对事故救援做出正确决策显得十分迫切和必要。　　 本文引入神经网络和专家系统,对其应用在铁路应急救援决策上进行了需求分析和可行性分析。在此基础上,利用专家系统的结构特点,再结合神经网络模拟人脑处理并行非线性问题的优点,建立了铁路应急救援决策推理的数学模型。对关键算法进行了推理,并引入BP神经网络算法对最终决策的产生进行了仿真。然后对铁路应急救援决策系统进行了设计,包括推理机的部分,系统界面和数据库。提出和完成了本文的解决方案,以期实现铁路应急救援决策的科学化、智能化。　　 本文的主要工作:　　 (1)对神经网络和专家系统进行了研究。在研究了专家系统和神经网络之后,总结了两项技术各自的优点及特点。并对神经网络专家系统这种交叉结合型的技术进行了归纳和概括。　　 (2)分析了铁路应急救援的现状,提出了铁路应急救援决策的设计要求和目标。并在神经网络和专家系统两项技术结合的基础上,对其应用在铁路应急救援上进行了需求分析和可行性分析；　　 (3)利用神经网络和专家系统对铁路应急救援方案的产生进行了建模。在进行需求分析和可行性分析的基础上,利用神经网络和专家系统的相关概念和算法对铁路救援方案的产生方法进行了严格的数学建模,并用BP神经网络对铁路救援决策的推理进行了仿真,使得系统的实现有了基础；　　 (4)对铁路应急救援决策系统进行了设计。对决策的产生过程,也就是推理机的推理机制进行了规划和设计。详尽的阐述了系统的设计目标及原则,对系统的整体结构进行了设计。包括人机交互设计、推理机设计和数据库部分的设计。