研究目的:为了解决轨道不平顺反演过程中存在的完全随机独立性问题,本文基于长短记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络,以轨检车实测轨检数据为基础,构建轨道高低不平顺与轨向不平顺间的关系.通过IFFT方法获取高低不平顺,将高低不平顺数据输入至建立的模型中,获取与高低不平顺存在内在联系的轨向不平顺数据,使用幅值统计特性、空间频域特性及平稳随机特性检验,验证数据的可用性.研究结论:(1)本文基于构建的LSTM循环神经网络模型,通过大量轨检实测数据,以数据为导向,建立了现场实际不平顺状态中高低不平顺与轨向不平顺的内在关系,获取两者间复杂关系;(2)以IFFT方法获取的高低不平顺数据为输入,获取了对应的轨向不平顺数据,并通过幅值、空间频域、稳态随机特性等方面的详细验证,验证了通过LSTM方法生成不平顺数据的可靠性;(3)本文所提出的基于LSTM神经网络的不平顺幅值生成方法,相较于IFFT方法,在幅值分布特性、频域特性、平稳随机特性方面均与原始轨检数据贴合度较好,并且在钢轨高低不平顺与轨向不平顺间的信息相关性方面优于传统方法,可以较好地保留原始轨检数据中体现钢轨实际几何位置的信息.