Debido a la particularidad de la geología de ingeniería del loess, los accidentes en túneles ferroviarios de loess ocurren con frecuencia. Basado en la base teórica de la gestión de riesgos, este estudio evaluó el rendimiento del servicio de túneles ferroviarios de loess. Basado en el método TOPSIS mejorado, se comparó el grado de proximidad indirecta de cada factor de riesgo y se seleccionó el índice apropiado de evaluación del rendimiento del servicio. Basado en el modelo ISM y el método de modificación de grafo de causalidad, se obtuvo la relación de dependencia entre nodos y se construyó el modelo de evaluación de red bayesiana. Mediante la construcción de la base de datos, se utilizó el algoritmo EM para el aprendizaje de datos, y se entrenó y verificó el modelo, y se utilizó la precisión general () y el valor para evaluar de manera integral el efecto de entrenamiento y predicción del modelo. Finalmente, el modelo de evaluación se aplicó a un caso de túnel. Los resultados muestran que el modelo de red bayesiana establecido tiene una alta precisión del 92%, que es fácil de operar, efectivo y práctico, y también es aplicable en situaciones de datos estadísticos de índices incompletos.