Los parámetros de suspensión de los trenes de carga pesada pueden desviarse de sus valores de diseño iniciales debido al envejecimiento del material y la degradación del rendimiento. Mientras que los modelos de simulación de dinámica multicuerpo tradicionales suelen estar diseñados para condiciones de trabajo fijas, les resulta difícil analizar adecuadamente el estado de seguridad del sistema vehículo-línea en operación real. Para abordar este problema, esta investigación proporciona una técnica de estimación de parámetros de suspensión basada en CNN-GRU. En primer lugar, se utilizó un tren prototipo C80 para construir un modelo de simulación de dinámica multicuerpo. En segundo lugar, se seleccionaron seis parámetros de suspensión clave para la fuerza rueda-riel utilizando el método de análisis de sensibilidad global Sobol. Luego, se construyó un modelo proxy CNN-GRU, con las fuerzas rueda-riel realmente medidas como referencia. Al combinar este enfoque con NSGA-II (Algoritmo Genético de Clasificación No Dominada II), se calcularon los parámetros de suspensión clave. Finalmente, los valores de parámetros estimados se aplicaron al modelo dinámico multicuerpo acoplado vehículo-línea y se validaron. Los resultados muestran que, con el modelo dinámico corregido, los errores relativos de la fuerza rueda-riel simulada se reducen del 9,28%, 6,24% y 18,11% a 7%, 4,52% y 10,44%, correspondientes a condiciones rectas, curvas y de pendiente larga y empinada, respectivamente. La precisión de la simulación de la fuerza rueda-riel aumenta, lo que indica que el método propuesto es efectivo para estimar los parámetros de suspensión de los trenes de carga pesada.