为科学地评估地铁自动扶梯通道安全现状,根据地铁自动扶梯的独特属性,从“设备、乘客、使用环境、安全管理”4个方面建立安全综合评价指标体系。针对一般安全评价方法单一性及易受人为主观影响的问题,提出采取模糊综合评价和概率神经网络(PNN)进行安全状态的初级评价,得到隶属度函数和基本概率分配函数,并通过转换函数转化为安全状态等级的信度函数。由Dempster-Shafer(D-S)证据理论方法进行信度融合,最终获得不同方法综合后的评价结果。研究结果表明,该方法能有效地融合不同途径获得的评价信息,并提高了评价精度,可以作为地铁安全管理者宏观决策的工具。