本课题总结现有铁路运输和公路运输的优缺点,提出了一个新的动车理念,并以这种动车为研究对象。随着社会经济的发展,需要长途运输的大宗量货物越来越多,而土地资源和能源却越来越紧缺,用增建铁路或道路的传统办法解决货物运输的问题是不可行的。在不增建轨道的情况下,研究提高轨道利用率即控制动车安全、高密度运行是一个很好的解决方法。本课题对轨道运输网络中动车的运行过程进行分析,并确定能达到安全和高效运行目的的最优算法。本课题通过分析基于通信的列车运行控制技术,即移动自动闭塞技术、列车定位测速技术和射频识别技术为动车运行控制系统的建立奠定基础。在传统列车运行控制系统的基础上,建立了一个新型动车运行控制系统,为动车的运行控制打下物质基础。本课题首先研究模糊控制算法在动车运行中的运用,设计了一个能够控制动车运行的模糊控制器,结果表明该控制器能够达到基本要求,但是控制的实时性不高,性能有待于进一步提高。为了更好地控制动车运行,采用了具有自适应自学习功能的模糊神经网络算法进行研究,先对网络参数进行离线训练,再进行仿真实验,结果表明,模糊神经网络算法能够高精度地逼近非线性系统,动车的运行控制效果很好。本文采用模糊神经网络算法很好地实现了动车安全、高速和高效的运行,对于以后研究这种动车的运行具有一定的参考价值。