根据我国《中长期铁路网规划》,预计到2020年,我国高速铁路运营里程将增加到3万公里,届时我国将进入“八纵八横”为主体的高速铁路新时期。伴随高速铁路线路的建设发展,一系列高速铁路客运站也将相继落成并发展成为城市综合运输网络的重要节点。在实现大规模客流集散的同时,高速铁路客运站的车站安全保障和客运组织工作也面临着新的挑战。因此,对高速铁路客运站的安全状态进行评价,尤其是对处于非安全状态的车站进行安全管控,是当前高速铁路建设发展的迫切需要,具有广泛的应用价值。本文以高速铁路客运站为切入点,借鉴总结分析国内外相关研究现状,结合风险源辨识方法、综合评价方法与贝叶斯网络等分析方法,对高速铁路客运站的安全评价与风险管控进行了科学、深入的研究。研究成果如下:首先,通过分析高速铁路客运站存在的客运组织安全问题,确定高速铁路客运站作业中存在的安全风险因素。结合相关资料和专家调查,得到高速铁路客运站六大事故类型。在高速铁路客运站安全事故基础上,利用事故树分析得到高速铁路客运站安全风险指标体系。其次,结合云模型的模糊处理方法,将专家对各车站评价指标的定性自然评价语言转化为对应的模糊数。并对传统TOPSIS模型进行改进,综合考虑主观权重与客观权重,得到最优组合赋权的TOPSIS模型,据此对高速铁路客运站安全进行评价。再次,综合高速铁路客运站六大风险事故树与贝叶斯网络理论,按照事故树与贝叶斯网络之间的对应关系,构建高速铁路客运站安全风险事件贝叶斯网络。基于梯形模糊数和Buckley方法标定网络节点的相对先验概率,并通过Netica软件计算事故发生时各节点的相对后验概率,实现对高速铁路客运站安全的管控。最后,对北京铁路局集团有限公司管内三个高铁站的安全状态进行评价,对安全状态不合格的车站进行安全风险管控,确定事故发生时的主要隐患并对车站提出了安全整改建议。