铁路客流预测是铁路客运部门了解客流变化和掌握市场信息的重要工作之一,其中短期客流预测是铁路客运部门通过短期运力调整、售票组织优化等手段及时应对市场需求变化的基础,而短期客流受诸多因素影响,天气就是其中的一种重要因素,在短期客流预测中考虑天气因素,对于提高预测精度,增加预测模型的适用范围,具有促进作用。为此,本文首先通过对京沪高铁客流数据的随机性波动、年际波动、周波动和节假日波动的特征进行分析,并与天气数据融合及分析,计算了客流基准值和客流偏差率,为研究天气对高铁客流影响提供数据基础;以京沪高铁中部分OD为例,探讨了降雨、空气质量、风力和气温等天气因素对高铁客流的影响方式、影响强度规律,以此为基础,提出了利用常规方法预测客流基础上叠加天气影响修正的高铁短期客流预测方法,并构建了考虑天气影响的高铁客流预测修正模型。论文最后选取了京沪高铁始发终到的历史客流数据,利用SVR非线性回归预测模型进行短期客流预测实验,再利用所构建的考虑天气影响的修正模型对预测结果进行修正,并针对修正前后的客流预测误差进行了对比分析,验证了所提出方法及模型的有效性。图44幅,表20个,参考文献43篇。