强风化岩层在我国分布广泛,因其类土状岩性及较浅的埋深,对地铁及隧道工程施工造成较大干扰,极大增加了施工的风险性和复杂性。地铁车站作为地铁建设的重要组成部分,通常以大断面乃至超大断面的形式存在,本身具有施工难度大风险高的特点。强风化岩层下的超大断面地铁车站建设中,在地质和施工技术方面提出了双重难题,且通过历史危险事件统计分析,发现此类车站施工中险情常发,此种工况下的地铁车站施工存在不容忽视的安全隐患。本文基于强风化岩层下的地铁车站施工,通过危险事件的搜集整理和现场实地走访调研,旨在建立有针对性的风险指标体系和完善的风险评价体系,为强风化岩层地铁车站建设提供理论支撑,并以实际的防控措施来降低施工风险。本文首先通过理论研究,归纳现今的风险评价研究成果,在此基础上,结合本文所针对的特殊地质条件,对强风化岩层的工程特性进行了分析。整理归纳了近年来强风化岩层地铁车站施工危险事件的发生情况,结合现有研究,确定了风险因素的四大分类。在风险因素识别中,本文分别基于危险事件分析、基于实地走访调研分析以及基于施工工法分析,获得较为全面准确的风险因素清单。在风险因素权重的确定中,本文分别使用主观层次分析法和客观CRITIC法计算权重,再使用灰色关联度组合赋权法进行组合赋权,得到最终权重赋值。考虑到神经网络模型较好的分析精度和避免主观随意性的特点,建立BP神经网络评价模型,将样本数据分为训练组和测试组分别带入模型,确保所建立模型的准确性。基于青岛地铁某车站进行风险评价,将专家对于各风险因素的打分由传统的综合打分改变为对于风险发生可能和风险造成损失的分别打分,将汇总后的打分情况分别输入已建立好的四套BP神经网络模型,得出四大类风险的评价结果,结合各类因素的权重情况,得出最终的车站风险评价结果。最后,针对风险评价结果,提出对于该车站的风险管控措施,提升地铁车站施工的安全性、有序性,同时为强风化岩层地铁车站施工风险评价提供理论支撑。