旅客出行需求是编制列车开行方案、优化票额分配和制定售票计划等一系列运输计划编制和进行收益管理的基本输入数据。随着高铁网络化运营，对于在出行需求总量得到满足的前提条件下，旅客同时希望自身的出行需求得到及时响应，即满足高铁旅客的时变需求。于是，精准预测高铁客流时变需求数据是编制高质量的运输计划和制定科学决策的依据。本书主要介绍高铁客流时变需求预测理论，内容分为时变需求分布估计和日客流量预测这两部分：分别介绍基于客流量的高铁旅客时变需求分布逆分配估计法和基于购票记录的最大熵估计模型；介绍适用于中期预测的双层平行小波神经网络模型；并结合上述理论介绍其在京沪高铁实际应用的情况及效果。本书对从事高速铁路旅客运输组织与优化的科研人员、高铁列车开行方案编制及列车运行图编制工作人员具有重要的参考价值。