随着我国经济的发展,我国高速铁路事业也在不断的发展。自2008年8月1日开通京津城际铁路以来,我国进入了高速铁路时代,之后又相继建成武广高铁、京沪高铁等高速铁路线,将我国带入了高铁大国的殿堂。高速铁路以其自身安全、高速等优势吸引了越来越多的人乘坐,我国高速铁路事业飞速发展。本文主要针对当前我国高铁短期客流预测和列车调度问题做相关的研究。高铁短期客流预测以历史客流数据为基础,通过分析高铁客流的特点,确定模型所需的输入数据。基于文献中小波神经网络在短期客流预测的优势,本文利用遗传算法优化建立遗传小波神经网络,并与小波神经网络、灰色神经网络进行预测比较,最后得出遗传算法优化的小波神经网络预测效果最好。根据遗传小波神经网络预测出的短期客流量可为铁路运营部门的站务和乘务组织等工作提供依据,同时还可为铁路部门进行合理的列车调度提供基础数据。本文进行的列车调度的研究主要是利用列车调度模型的分析和求解来进行线路列车的调度,即利用前面提出遗传小波神经网络预测的短期客流数据,建立高铁列车调度模型,目的是根据预测出的客流量计算线路所需的列车数量,以避免线路上列车投放不合理造成运输资源浪费的情况,为铁路调度部门提供参考。基于客流需求的列车调度模型在充分考虑线路中列车投放的限制以及旅客乘车费用等因素,以列车运输能力为决策变量,铁路运营部门的经济效益最大化为目标,通过对模型的求解得到了各个路径上最优列车配置以及铁路部门的最大利润。结果表明,合理的列车调度不仅可以缓解旅客运输的压力,而且铁路运营部门可以更加有效的利用运输资源,避免造成铁路运输资源浪费,提高了铁路部门的经济和社会效益。