京沪高速铁路客运专线自开通以来,由于其快速便捷、舒适和准点率高等特点,客流量呈逐年上升的趋势,已经由刚开行的整体低客座率发展到如今很多区段一票难求的局面。随着高铁运能压力的逐年提升,其运营的精细化管理势在必行,因此如何合理利用高铁运能,优化各站点票额的分配,提高整体客座率和收益成为高铁公司需要解决的重要问题。本文借鉴航空业的收益管理系统,在已有研究成果的基础上,针对高铁运营管理中出现的问题,做出以下研究工作：(1)分析现行高铁票额分配管理方法的不足和缺点,提出借鉴与高铁运营特点相类似的航空业所成功应用的收益管理系统,并结合高铁自身特点,对高铁应用收益管理系统进行了适用性分析。(2)提出高铁短期客流量预测方法,首先分析影响客流波动的因素和客流分布特点,然后通过对比各类预测方法的优缺点,设计改进的BP神经网络算法进行短期客流量预测,为票额分配策略提供数据支持,最后通过算例验证了改进方法的在精度上的优势。(3)基于巢式和非巢式两种策略,构建了高铁票额分配模型。针对不同模型的结构特征和变量数目,提出相应的求解算法。通过算例求解,分析对比两种策略下不同模型、日期类型及票额调整次数的分配效果。对上述问题的建模与求解,不仅可以改善京沪高铁在运营管理,尤其是票额管理方面的问题,提高整体收益和保护长途旅客利益,优化运能利用,而且也是未来全面构建和完善高铁收益管理系统的重要组成部分。因此,对于高铁短期客流量预测及票额分配的优化研究具有重要的理论价值和现实意义。