邢艳利

随着高铁网络不断完善以及人们出行方式日益多样化，客流分布时空差异越来越明显，准确的客流预测及合理的运力安排对提高高铁运行效率、改善乘客旅行体验至关重要。而大数据的应用使解决以往传统的客流预测不准、运力调配延迟等问题有了新的思路。本文从大数据分析技术的主要特点出发，研究影响高铁客流量的因素及其变化规律，在此基础上建立以大数据为基础的客流预测模型，并据此提出相应的运力调度改进措施，使客流量与运力相适应，从而促进高铁运营管理向精细化、智能化方向发展。

大数据分析；高铁客流；客流预测；运力调度；优化策略

[1] 蒋小衍.节假日高铁与城市交通衔接换乘研究[D].兰州交通大学,2025. [2] 王蕊.基于虚拟大数据的京福高铁停站方案优化研究[D].福建理工大学,2025. [3] 吴志刚.基于多特征融合的深度学习高速铁路预售期购票量预测研究[D].华东交通大学,2023. [4] 闻克宇.基于迁移学习和常旅客知识发现的高速铁路短期客流预测方法研究[D].西南交通大学,2022. [5] 邱俊兴,王检亮,吴铭涛.基于客流大数据的广深港高铁光明城站捷运班次优化建议[J].交通与港航,2022,9(05):56-61.

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