为了降低随机地震响应分析的计算成本,将人工神经网络方法用于构建概率地震需求模型(PSDM),以预测地铁车站结构的地震响应,并对适用于地铁车站结构响应预测的地震强度指标(IM)进行了优选.首先选取了　200　条实测地震动,计算IM,并对典型的三层三跨地铁车站结构进行有限元建模,将IM与最大层间位移角作为输入与输出训练全连接神经网络模型(FCNN),得到了最大层间位移角的预测模型.最后基于训练后FCNN输入层到隐含层中的权重矩阵与传统方法对IM进行优选,得出了对最大层间位移角影响最大的IM.研究结果表明:训练后FCNN能以0.95的精度预测地铁车站最大层间位移角,且计算耗时仅为数值模拟的1/5;针对矩形地下结构最大层间位移角,速度型和速度反应谱型指标的影响明显高于其他类型指标,其中速度谱强度(VSI)对最大层间位移角的影响最大.