安全是铁路运输永恒的主题,影响列车运行安全最重要的因素之一是轨道状态。而轨道几何不平顺是轨道结构部件综合性能的表现,直接反映了轨道状态的优劣。为了提高铁路运输的安全性,必须深入研究轨道几何不平顺状态变化规律,从而对未来不平顺值进行预测,准确地把握轨道未来的状态质量。本论文的主要研究工作和成果有：首先对原始轨道几何不平顺检测数据进行预处理。针对原始检测数据存在异常值和里程漂移两种问题,探讨并确定了剔除异常值、里程校正的合理方法,即利用绝对平均值法对异常值进行了判断和剔除,利用两批次检测数据间的差值平方和最小对存在里程漂移的两个批次的检测数据进行里程校正。经过预处理,可以有效地降低轨道几何不平顺检测数据中存在的误差,为合理、有效地进行预测模型的研究提供了正确的数据源。然后建立轨道几何不平顺状态预测模型。以同济大学许玉德副教授提出的线性预测模型为基础,通过对某线原始检测数据进行学习和分析,提出了分段线性预测模型和基于残差修正的分段线性预测模型,利用该线的检测数据建立TQI预测模型检验预测效果。通过对国内外轨道状态预测模型进行充分分析和研究,在深入分析线性预测模型的基础上,找出该模型在实际应用中存在的一些不足,即TQI序列存在突变特性的区段,线性模型的适用性大大降低,针对此不足作者采用了分段线性预测模型来对轨道几何不平顺进行预测分析。而轨道几何不平顺发展变化由于受多种复杂因素的综合影响往往具有较大波动性,针对轨道几何不平顺发展的这一特性作者又采用了残差修正模型对分段线性预测模型进行修正,以使其更接近真实TQI的发展变化规律。最后把作者提出的改进的线性预测模型与灰色预测模型和灰色-马尔科夫组合预测模型分别进行了对比分析。轨道几何不平顺的变化特征揭示了轨道状态变化的一般规律,本论文应用大量轨道几何不平顺动态检测数据,对TQI预测模型进行了实例验证,实验结果表明作者提出的改进的线性预测模型有较好的预测效果。