轨道交通牵引供电系统具有两种供电制式即直流式和交流式，城市轨道交通多为直流供电制式，电气化铁路采用交流供电制式，但在原理和工程实践上两种制式基本相同。电力牵引的轨道交通系统中，运行的电力机车本身不带能源，所需电能由牵引变电所和接触网组成的电力牵引供电系统提供。而接触网承担着将从牵引变电所引入电能并且输送给电力机车或动车组使用的重任，接触网的工作运行状态直接影响着轨道交通的正常运营。从历史上看，了解掌握接触网运行状态，以及对各项表征接触网工况正常的参数尤其是接触线磨耗的检测是十分有必要的，而其中的磨耗测量又是在接触线几何参数检测中花费研究经费最多、研究时间最长但研究成果却较不理想的一个检测项目，检测难度较大且检测结果精度不高。本文则设想借助一种多输入单输出的数学模型即人工神经网络(ANN)模型，利用拉出值、导线高度等以目前技术手段相对容易测量获取且测量精度较高的参数，通过BP神经网络模拟这些参数因素与接触线磨耗之间的联系，进而推算演变预测出磨耗量，减少磨耗测量的工作量。　　本文采用的方法是基于人工神经网络利用MATLAB软件中的神经网络拟合工具箱通过反向传播BP神经网络算法构建了接触线磨耗量预测模型。基于以上原理，本文构建了人工神经网络接触线磨耗预测系统模型，利用某城市轨道交通线路所测数据并借助模型根据算法模拟寻找出一种影响磨耗因素与磨耗量之间的最贴合实际的自然关系，完成了对接触线磨耗量仿真过程，最终成功实现了接触线磨耗量的预测，并进行了结果分析。结果表明，根据模型仿真计算值基本能够与该线路现场测量值相吻合，试验误差大致在10％以内。在以后的研究工作中可运用本论文研究方法应预测接触线磨耗量，并可进一步在本文基础上建模，实现对接触线寿命的预测。　　由于两种供电制式在接触网构建上的相似性，同样可将本论文研究方法应用到交流供电制式的电气化铁路中。