在人类交通运输的领域中,铁路运输因为其运量大、运距远等特点在运输中一直占据主导地位。然而随着人们对出行各方面因素要求的越来越高,在公路、航空的运输工具的冲击下,铁路运输所占市场份额出现下降。人们出行不仅仅考虑价格的因素,越来越重视舒适度、旅行时间等因素。因此,也带来了铁路运输的革命性发展—高速铁路客运专线。针对于高速铁路客运专线的研究也越来越多,有客流分配的研究、有优化思想的研究、有优化模型的研究、有出行选择行为的研究。本文在已有研究的基础上,以高速铁路客运专线为研究对象。首先,对影响高铁客流的内外因素进行分析,明确高铁客流市场特点。通过对宏观经济数据的统计分析明确了宏观因素对客流量的影响,指出客流市场潜力巨大。通过对出行消费者的行为的分析,发现高铁服务对象在出行选择行为上存在明显差距,因此将高铁客流按照座次分为两类消费群体,并利用灰色理论的绝对关联度模型,以武广高铁的实际数据为算例进行研究计算,找出影响两类不同消费群体的敏感因素,并将计算出的关联度进行排序,并通过关联度确定旅客出行广义费用函数中三项指标的权重。其次,由于对客流量趋势进行预测能够帮助高铁运营部门提前做好应对,合理安排运能,使运能利用充分,同时提高消费者满意度。因此本文利用灰色预测模型对武广高铁105个运行区间进行客流预测,结果显示模型具有较高的精度,区别于总客流预测,使运营管理更加精益化,为应对客流变化制定合理的开行方案提供了前提保证。最后,在前两项基础工作之后,将影响旅客出行的敏感因素引入到旅客出行广义费用函数中,并建立弹性需求函数对固定需求下的模型进行了改进,并分析计算了各目标函数的权重,分别以武广高铁的前七个车站的实际数据和预测数据为例对模型进行求解,结果显示为应对客流增长,列车部门需要改变客运方案,做好预备,同时基于广义费用的弹性需求函数为运营部门在期望获得的客流量水平下提供相应的服务水平提供参考和借鉴。