针对目前铁路客运量预测方法的不足，采用ε支持向量回归机(εSVR)对铁路客运量时间序列进行预测。分析εSVR原理,对1980—1998年的铁路客运量进行归一化处理，建立铁路客运量时间序列SVR预测模型,并进行仿真试验。对比分析εSVR与标准的BP人工神经网络预测结果,证明εSVR预测结果更准确、精度更高。