随着我国城市建设的迅猛发展和人们对环境质量要求的提高,城市绿地系统规划的重要性越来越显著,同时其合理性也不可避免的受到质疑,通过一种科学的评价方法来验证评价这种合理性,并提供相应的对策,是论文研究的出发点。在城市建设高速发展的情况下,绿地规划必然会出现一定的偏差,特别是各地不可避免的要面对新城与老城规划角色转换的前提下,新城的绿地系统能否很好的延续老城的绿地布局、历史文脉,已有的绿地系统规划在多具有政策倾向的新城建设中是否仍然适用,这正是论文引入ANN对已有绿地系统规划进行评价的缘起。ANN作为人工智能的一种研究方法,它可以通过对现有规划数据的学习,研究推导城市绿地的发展轨迹、预测发展趋势,为绿地系统规划的调整和修编提供重要依据。首先,通过查阅国内外文献,研究了城市绿地系统规划和ANN方法应用,总结出了城市绿地系统规划的的理性化发展趋势。未来的规划越来越趋近于通过定量分析的方法来提高其科学性,而ANN正是这样一种新方法。其次,对ANN原理做进一步分析,阐释了人工神经网络的基本结构和主要特点,验证了ANN运行过程与城市绿地系统规划的高度耦合性,并进一步论证了ANN通过其自身的学习能力能够很好的运用景观生态学原理模拟城市绿地组成与绿地景观格局之间的关系,得出了运用ANN方法进行城市绿地系统规划评析具有较高的可行性；再次,从ANN的多种网络方法中筛选出一种适合评析绿地系统规划的网络——BP网络,并详述网络的设计基础,按照BP网络的工作流程进一步构建绿地系统规划评析体系；最后,以重庆市万州江南新区绿地系统规划为主要评析对象,运用ANN方法分以下3步进行论文研究的实例验证：第一,根据城市发展历程,透彻分析城市绿地系统规划中的绿地体系特点,以此为基础,划分出代表研究区“过去、现在、未来”的旧城中心、移民新城和未来城市中心3个城市发展等级,并通过移民新城绿地来进行人工神经网络建模,评析未来城市中心——江南新区的绿地系统规划的合理性。第二,根据重庆市万州区的绿地体系特点,从景观生态学的角度,选择生态绿地、防护绿地、综合公园等6类绿地的面积比例和斑块密度、蔓延度等4个景观指数,分别作为ANN模型的输入层和输出层,构建规划评析网络；第三,在基于最优的景观指数的前提下,运用构建出的ANN模型评析江南新区绿地系统规划,得出了生态绿地、社区公园、综合公园、街旁绿地、防护绿地和带状绿地的最优比例的理论值分别为：0或100%、9%-30%、18%、11%、16%、28%,并给出了最佳的比例范围和最不合理的比例值：而在这个比例值的基础上结合ANN模型,进一步得出规划绿地的斑块密度和平均周长面积比偏高、蔓延度和多样性指数合理的评析结果,再根据各类绿地对各景观指数的影响力,对城市未来绿地建设的发展趋势做出了将重点发展生态绿地、街旁绿地、社区公园和综合公园4类绿地的研究预测。