快速公交系统(BRT)是一种解决城市交通拥堵、环境污染、资源浪费等问题的有效手段。但BRT系统在我国的发展时间较短,除了少有的几个城市,许多城市发展BRT处于示范引导作用。因此,本文从乘客的角度,选取BRT乘客绩效指标,采用改进了的评估模型,研究乘客绩效导向的BRT系统的评估,通过城市间的横向对比,实现公共财政投入到BRT系统的绩效监管,既可为政府指出公共财政投资BRT系统建设、运营的着力点,也可为已建成BRT系统的城市提供高效评估的方法。本文回顾了国内外关于BRT系统绩效评估以及模糊神经网络集成方法等方面的相关研究。在此基础上,对BRT系统的构成与功能定位,基于不同主体的绩效展开阐述。对绩效指标进行分析整合出乘客最关注的BRT的三个准则7个指标,构成本文的评估指标体系。同时,基于模糊评价法与神经网络的优缺点,提出采用两者集成的思想对评估模型进行改进。然后,提出模糊BP神经网络的评估步骤与数据处理方法,以及虚拟样本生成技术解决训练样本量不足的方法。最后,以广州、杭州、常州和济南为的绩效指标数据为基础,基础数据通过数据归一化处理、虚拟样本生成技术、模糊评价法等处理,得到神经网络的训练样本。最后通过样本测试,完成验证,得出相关结论。最后,本文所选的指标能够反映乘客的绩效关注点,改进的模糊BP神经网络模型能较为客观、高效完成绩效评估的计算。所采用虚拟样本生成技术拓展样本,既能保证原始样本的特征,并提高神经网络的泛化能力,在其他城市同类项目的绩效评估中具有可推广性。论文创新点包括以下两个方面:首先,模糊BP神经网络模型是一种基于模糊评价法与神经网络集成的改进方法,本文对模型的改进,并利用其它城市的数据进行训练,并通过测试,验证模型的可用性。其次,对于神经网络性能而言,过大或过少的训练样本均会影响神经网络的泛化能力和适应性。本文提出基于扰动思想的虚拟样本生成技术拓展样本,不仅能够提神经网络的泛化能力,而且能够有效避免陷入局部最小值。