随着城市规模的扩大和轨道交通的快速发展,环境振动敏感区逐渐增加,振动要求日渐严苛。如果在轨道交通的规划阶段快速的甄别减振敏感区范围及要求,可使线路尽量避免穿越振动敏感区,对于某些振动极其敏感地段则尽量避让,不仅可以为轨道交通选线提供依据,还为未来的减振措施设计提供了一定的依据。但是这也同样面临着预测范围广、效率高、预测结果较为准确等要求。目前常用的方法为经验公式法,存在预测精度不高,对于一些在特定频段要求较高的敏感目标无法给出较为准确的参考值等问题。因此寻找一种能够快速准确地进行区域环境振动预测的方法是十分必要的。本文旨在建立一种基于数据库的轨道交通环境振动快速预测方法,基于Sobol’全局灵敏度分析方法以及加权k-means聚类算法,设计寻找传递函数最优解的算法,实现依托传递函数数据库、列车振动荷载数据库和隧道结构修正函数数据库的快速、准确的区域性振动预测。本文主要的研究内容及结论如下:（1）使用MATLAB设计了轨道交通环境振动预测数据库,完成了单、多层土传递函数数据库、列车振动荷载数据库以及隧道结构修正函数数据库等三个子数据库的架构,并对各子数据库源数据的进行了扩充计算;（2）应用Sobol’全局灵敏度分析方法,分析了7个参数变化对传递函数的影响规律,并在频域内得到该规律的全局灵敏度曲线,为传递函数优化算法设计提供依据;结果表明剪切波速、压缩波速、振源埋深zs和水平距离的变化对传递函数影响较大;（3）引入加权k-means聚类算法,设计编写了传递函数优化算法程序。根据预测目标点的参数,调用传递函数数据库源数据,计算得到该目标点的传递函数最优解;以相关性系数和相对误差作为评价指标对传递函数优化算法的精确度进行了评价,结果表明该算法精度较高;（4）基于上述研究成果,采用MATLAB编写程序,建立了基于数据库的轨道交通环境振动快速预测方法的详细流程,并基于MATLAB的GUI模块进行了人机交互图形化用户界面设计;（5）对北京地铁10号线泥洼—西局区间段的地表振动响应进行了现场测试,并运用本文建立的预测方法进行了预测,将预测结果与实测结果进行了对比,验证了基于数据库的轨道交通环境振动快速预测方法的合理性。