随着我国铁路新线的大量投入使用,列车的行车密度的不断提高,铁路客运的高速化、快速化以及铁路货运的重载化、快捷化的不断发展,给轨道结构的冲击和破坏也愈加严重,同时也给轨道不平顺性管理提出来越来越高的要求。线路单元作为铁路线路管理中一切管理工作的基本分析单位,是单元管理决策分析的基本对象,直接影响着养护维修计划的制定和工务部门的维修效率。因此,本文结合国内外轨道质量管理模式的特点,针对线路管理单元,对于线路单元的划分以及线路单元质量的变化规律进行了研究。(1)在轨检车的200m检测单元基础上,为方便后期的生产组织应用以及简化线路单元质量管理工作,本文在满足轨道结构基本相同、设备变化规律一致、长短合适和适应不同需要的条件下,分别对直线、曲线、道岔区段总结了线路单元划分的方法。(2)为了完善线路单元的管理办法,本文在研究大量轨道质量管理的相关文献,对于目前国内外铁路维修管理模式进行了详细归纳。在现有的峰值管理、均值管理、波长管理方法基础上,利用合武线动态检测数据,重新划分了超限等级和扣分档次,并确定了敏感波长的范围。(3)为了消除轨检车的检测数据中所存在的异常点,分别采用波形图识别法和绝对修正法对于异常点进行修正。对于轨检数据与实际里程的漂移里程误差,分别采用ALD信号识别和计算相对关联度度量检测波形间的相似程度的方法,来进行里程校正。(4)利用武汉铁路局合武线2014年至2016年的校正后的轨道检测数据,对于区段的轨道质量指数TQI以及其7个子项标准差数据进行了统计分析和数据挖掘。计算发现高低、水平、三角坑标准差与轨道质量指数TQI的相关性最为显著,并且在时域上,高低、水平、三角坑标准差与TQI均呈现出周期性变化特点,在一个周期内体现出指数型增长特点。依据以上特点,为了反映一个维修周期内线路单元质量的真实变化,将轨道质量指数简化为高低、水平、三角坑几何不平顺标准差的组合,记做TQIM。由于在一个维修周期内,线路单元质量呈现指数型增长的趋势的特点,并且对于同一个线路单元,检测批次往往较少,这些数据特点都非常采用适合灰色预测模型进行预测。因此,本文在研究灰色预测模型特点上,建立单周期内非等时距GM(1,1)残差修正预测模型。为了考虑工务维修对于线路单元质量的改善影响,本文建立基于维修周期的非等时距GM(1,1)残差修正预测模型。为了验证模型的预测精度,本文依据武汉铁路局合武线的轨道检测数据,对TQI和TQIM进行了拟合和预测,结果表明多维修周期非等时距GM(1,1)残差修正预测模型能够在短中期较好的预测线路单元质量的变化,因此可以以此模型的预测结果指导轨道维修计划的制订。