随着列车速度的不断提高，列车与弓网、轮轨以及空气的相互动力作用加剧，列车运行的动态环境发生了本质的变化，气动作用替代机械作用占据主导地位，涉及到具有时变、非线性、模型不确定等特征的过程控制问题，这就给高速列车的有效建模与控制方法提出了更高的要求。针对高速列车的模型和控制问题展开了相关的研究，论文的主要内容如下：⑴构建高速列车的多变量状态空间模型，设计数据驱动的高速列车子空间预测控制器。分析了高速列车的动力学系统，构建基于状态空间框架的高速列车多变量系统模型；并利用子空间模型辨识方法，直接由观测输入输出数据得到高速列车的传统子空间预报模型；给出了数据驱动的高速列车子空间预测控制器的详细设计方法。⑵针对高速列车运行过程的模型不确定问题，提出基于模型切换策略的高速列车自适应子空间预测控制方法。在传统子空间预报模型的基础上，借鉴快速LQ分解方法，实现列车观测数据集在线滑动窗口更新，提高在线子空间方法的辨识速度，从而获得列车自适应预报模型，并融合当前时刻与过去时刻加权误差信息的列车模型切换策略，详细给出高速列车自适应子空间预测控制器的设计方法。⑶提出高速列车增量式子空间预报模型，设计了时变遗忘因子的高速列车自适应子空间预测控制器。基于传统子空间预报模型构建高速列车增量式子空间预报模型，避免在线观测数据缺失情况下的无控制量输出等不安全控制因素；运用时变遗忘因子方法降低旧数据而增加新数据在列车建模中的信息量，提出高速列车自适应子空间预报模型，设计时变遗忘因子的高速列车自适应子空间预测控制器，并给出了详细的控制算法。⑷构建基于噪声特征的列车摄动模型，设计了在噪声扰动下高速列车的子空间预测控制器。在构建的高速列车传统子空间预报模型的基础上，估计列车在不同工况下的过程扰动噪声集；利用一阶逼近的数值方法构建关系矩阵，揭示噪声序列与子空间预报模型摄动量的内在联系，从而直接由扰动噪声集获取高速列车的摄动模型；给出列车运行过程存在持续噪声环境下的高速列车的子空间预测控制器的设计方法。⑤进行了高速列车状态空间模型以及上述各列车子空间预测控制方法的仿真实验。以新型高速动车组CRH3为研究对象进行列车模型验证、列车运行预测控制的数值仿真，同时进行了噪声扰动情况下的对比仿真实验，结果表明了所提出方法能较好的满足高速列车的安全、正点和乘坐舒适性的要求。