铁路客运站属于高大空间建筑,人员变化大,传统的分层空调难以布置并且舒适性差。为了探索铁路客运站合理的空调形式,改善站内空间布置、提高旅客的舒适度、降低系统能耗,本文针对传统全空气系统与辐射地板相结合的复合式地板辐射系统,将其应用于候车大厅,分析该空调系统的运行状况,并利用神经网络智能控制方法对空调系统进行运行控制。目前,国内外针对铁路客运站应用复合式地板辐射系统的相关研究较少,本文结合实际工程对客运站地板辐射空调技术进行研究,对于铁路客运站空调系统设计实现节能、改善站内空间布置、提高旅客的舒适度等方面具有重要的工程意义。本文以河南周口车站为例,应用EnergyPlus软件建立复合式地板辐射系统模型,首先分析地板供水流量、地板表面温度、AHU供水流量、AHU送风温度等主要运行参数的全年运行情况,并与全空气系统对比,得出复合式地板辐射系统在热舒适性和能耗方面的优势。研究表明,对于复合式地板辐射系统,由于受辐射作用的影响,在设计时,冬／夏两季的室内设计温度可以降低／提高1℃-2℃设计,仍能保证人体较高的舒适度。同时,针对周口车站,该复合式系统相对于传统全空气系统全年运行可降低18%的总能耗,具有良好的节能效果。为了优化系统性能,保证系统正常、高效运行,本文提出了利用神经网络智能控制方法对复合式地板辐射系统进行运行控制。根据EnergyPlus软件得出的全年运行数据,从中选取具有代表性的部分数据作为神经网络的训练数据,然后采用遗传算法对BP神经网络进行优化,得出性能稳定、精度较高的神经网络控制模型。最后,通过建立TRNSYS+MATLAB联合仿真平台,对周口车站复合式地板辐射系统的神经网络控制模型进行验证,并利用神经网络在线学习方法对周口站控制系统进行优化。结果表明,在室外气象参数、室内热扰等环境参数不断变化的情况下,室内空气温度控制效果良好,基本保持在设计温度的±2℃范围内波动；神经网络的预测结果合理,地板流量和AHU流量变化平稳,震荡较少,该智能控制方法合理可行。同时,初步验证了神经网络在线控制方法能够根据系统的实际运行情况来优化网络结构,具有一定的工程意义。