随着近年来我国高速铁路的飞速发展，列车的速度不断提升，空气动力学问题更加明显，高速弓网动态受流问题愈加复杂，导致列车所处的动态环境急剧恶化，这就给列车安全行驶的正点性、稳定性和舒适性带来巨大隐患。因此，进行适合于高速列车的有效建模、控制和优化的基础理论研究，对保障高速列车高质量的安全行驶、促进高速铁路的健康可持续发展具有重大意义。本文针对高速列车的动态模型辨识方法进行了相关研究工作，具体内容如下：(1)建立了高速列车状态空间模型，提出一种基于加权核范数优化的高速列车动态模型子空间辨识方法。在标准子空间辨识方法的基础上构造核范数形式，并使用交替方向乘子算法(ADMM)求解核范数优化问题，从而由观测到的数据得到高速列车状态空间模型。(2)针对具有非线性、强耦合的高速列车运行过程数学模型难以建立的问题，提出基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的高速列车广义非线性模型子空间辨识方法。首先建立了具有单质点力学行为的随机离散非线性状态空间模型，并进一步构建了高速列车广义非线性模型，然后采用LS-SVM回归方法构造非线性函数，结合子空间算法由增广输入、输出数据辨识得到高速列车广义非线性模型。(3)对所构建的高速列车状态空间模型和广义非线性模型进行了数值仿真实验。以CRH3型高速列车为目标展开模型验证研究，同时对比了不同方法的仿真试验结果，结果说明本文提出的方法可以精确的应用于CRH3型高速列车动态模型辨识。