当前铁路线路方案设计与决策主要考虑地形地质、经济、技术、环境等因素,较少考虑车辆-线路动力问题,而不良的车线动力作用会加剧车辆对线路的破坏,甚至影响行车安全性和平稳性。因此,在优选线路设计方案时,应尽可能选择车线动力作用较小的方案。然而,铁路线路一般里程较长,建模工作量大且计算效率不高,限制了动力学分析方法在线路方案比选阶段的应用。为此,本文针对线路设计参数,利用神经网络算法建立车线动力学性能预测模型,结合博弈论建立线路方案评价模型,以解决铁路线路方案动力学性能快速预测与评价问题。主要研究工作如下:首先,基于车辆-线路系统动力学理论,建立了相关动力学分析模型,通过仿真结果与现场实测数据的对比分析,验证了车线系统动力学模型的合理性,并利用此模型计算得到车辆通过不同平面线形时各项车线动力学性能指标值,为线路方案动力特性预测提供数据基础。其次,通过平面线形参数和车线动力学特性的相关性分析,确定了影响各项动力学指标的平面线形主要参数,进而利用BP神经网络、广义神经网络和灰色神经网络算法建立了相关动力特性预测模型,通过对比分析得到BP神经网络动力预测模型预测效果相对最好,利用遗传算法对其优化得到GA-BP预测模型;分析了竖曲线对车线动力学性能的影响,计算得到了纵断面线形影响系数,并利用其对动力指标预测值进行了修正。最后,构建了考虑预测误差系数的线路方案各动力指标最大值计算方法,在此基础上建立了铁路线路方案局部动力学性能评价模型,提出了考虑线路长度系数的动力指标综合值计算方法,结合层次分析法、熵权法及博弈论思想构建了动力指标组合权重计算方法,进而提出了铁路线路方案整体动力学性能评价模型,并结合工程实例进行了应用分析。