随着我国GSM-R铁路移动通信事业的蓬勃发展,日益提高的列车速度对于GSM-R网络的安全性和可靠性也有了更高的要求。采取快速而有效的网络优化方法,改善网络性能和服务质量成为铁路通信重点问题之一。当前智能型网络优化工具的缺乏,使得大部分优化工作必须依靠经验丰富的网络优化工程师来完成,工作效率相对较低,而且现有网络优化工具往往只针对网络优化工程中的某些特定领域,无法整合成统一的系统和最佳优化效果。本文将人工智能中专家系统技术和铁路GSM-R移动通信网络优化技术相结合,设计并开发越区切换智能网络优化工具,创新性地将专家系统引入网络优化领域,对于高速铁路的网络优化具有重要意义,同时也是铁路网络优化技术发展的大趋势。GSM网络专家系统是人工智能在GSM网络优化应用中的一个分支,并已经开始实际的研究和应用。系统通过建立合理的无线网络优化知识库,运用有效的推理机制,针对网络中存在的越区切换问题,提供定位故障的解决方案,分析网络运营数据,向网络优化人员提供合适的优化建议。当前GSM-R网络中尚无相关的系统,因此GSM-R网络专家系统是基于GSM-R的应用和研究的新领域。本文借鉴GSM网络专家系统的经验,设计出针对GSM-R越区切换网络优化的专家系统模型,论文对模型中各功能模块给出了详细设计流程,并且利用VC开发平台完成了软件功能开发和测试。系统使用了多种自主设计的网络优化方法,并融合GSM-R网络接口监视信令分析系统、Google Earth地图、场强测试,OMC-R数据解析等多种网络优化分析手段,大大增强和丰富了系统对切换故障的分析能力。在论文的最后对系统进行检验和测试,证明系统的正确性与实用性。