摘要：高铁轨道的动检不平顺数据存在显著的里程偏差,不可避免地给轨道质量的科学分析和研究带来困难。在现有里程修正算法的基础上,根据波形的变化趋势及其点位匹配,提出相关性插值优化匹配法(Correlation Interpolation Optimal Matching Method,CIOM),并引入精度因子、形状因子和综合因子作为里程偏差修正结果的评价指标,弥补现有修正算法评价体系的不足。使用CIOM与最小二乘匹配(Least Squares Matching,LSM)、动态时间规划(Dynamic Time Warping,DTW)进行里程偏差修正仿真实验,3种算法的修正对比结果表明:CIOM算法可将里程误差控制在0.07 m左右,同时保留原有波形特征;DTW虽波形对齐精度高,但其改变原有波形,导致波形失真;形状因子弥补现有指标的不足,能有效评估修正后数据波形的变化大小。最后,通过某高速铁路多期动检数据实践检验。相比于现有算法,CIOM修正结果的精度因子和形状因子的平均值均高于0.9,验证CIOM算法修正里程误差的有效性和优越性。