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（1）高铁客流数据的时空特征解析与工程化处理高铁旅客购票量预测的准确性高度依赖于对数据特征的深刻理解与精细化处理。本研究首先从数据科学的角度出发，对铁路部门提供的海量历史购票数据进行了系统的预处理和特征工程。研究深入分析了历史连续发车时段内，预售期各天购票量数据的分布规律，发现中国高铁旅客的购票行为具有显著的“近发车日集中”特征，且在时间序列上呈现出特定的波动模式。此外，研究重点量化了日期属性（如工作日、周末）和节假日属性（如春节、国庆）对购票量的冲击效应。通过统计分析证实，节假日等特殊时期会导致购票量曲线出现剧烈的非线性波动，这种波动与常规时段截然不同。基于此，研究构建了包含历史销量、时间滞后特征、日历效应等多维度的特征向量，将原始的单一时间序列转化为富含上下文信息的多维张量，为后续深度学习模型的输入提供了高质量、高信息密度的特征基础，这是确保预测模型能够捕捉复杂市场规律的前提。
（2）CNN-LSTM多特征融合组合预测模型的构建面对高铁购票量数据既包含局部突变特征又包含长长期依赖关系的复杂特性，单一的神经网络模型往往难以兼顾。卷积神经网络（CNN）擅长从矩阵数据中提取局部空间特征，能够有效捕捉短期的购票波动模式；而长短期记忆神经网络（LSTM）则专为处理时间序列设计，能够记忆长期的历史趋势并遗忘无关信息。本研究创造性地构建了CNNLSTM组合预测模型，将两者优势深度融合。在该架构中，CNN层作为前端特征提取器，负责从多维特征输入中挖掘出深层的局部关联模式，并将提取的抽象特征传递给后端的LSTM层；LSTM层则利用其门控机制，对这些特征进行时序建模，捕捉购票量随时间演变的动态规律。这种“时空串联”的深度学习架构，有效地解决了传统时间序列模型（如ARIMA）无法处理非线性关系和多变量输入的缺陷，也弥补了单一LSTM模型在特征挖掘能力上的不足，实现了对购票量变化趋势的全面拟合。
（3）高精度预测性能及其在铁路客运调度中的应用价值为了验证模型的实际效能，本研究以沪昆高铁中具有代表性的“长沙南-南昌西”和“长沙南-杭州东”两个OD（起讫点）对的历史数据为实例进行了实证分析。通过引入均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）作为评价指标，将CNNLSTM组合模型与ARIMA、BP神经网络、单一CNN及单一LSTM等主流模型进行了横向对比。结果显示，组合模型在各项误差指标上均达到了最优水平，例如在“长沙南-南昌西”区间，MAPE仅为1.1%，显示出极高的预测精度。这意味着该模型能够极其准确地预判未来预售期内的每一天旅客需求变化。
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