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特别策划欧（亚）班列于2011年开行，是实现丝绸之路经济带上中欧互联互通的重要载体，是“一带一路”建设的重要早期收获之一。
中欧（亚）班列开行至今，中欧之间的铁路基础设施不断完善，运输更加安全、畅通、快速、便利和有竞争力。
2015年3月，经国务院授权，国家发展和改革委员会、外交部、商务部联合发布《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》，作为我国“一带一路”顶层规划，提出要建设安全高效的陆海空通道网络[1]。
作为2017年“一带一路”高峰论坛的成果，中国铁路总公司与有关国家铁路公司签署《中国、白俄罗斯、德国、哈萨克斯坦、蒙古国、波兰、俄罗斯铁路关于深化中欧班列合作协议》，进一步明确提出要“打造中欧铁路运输大通道”[2]。
研究中欧铁路运输大通道的概念内涵与系统构成对做好“一带一路”基础设施互联互通顶层设计和构建完善的理论框架体系具有重要意义。
1 概念内涵1.1 概念“一带一路”贯穿亚洲、欧洲、非洲3个大陆，重点畅通中国—中亚—俄罗斯—欧洲（波罗的海）、中国—中亚—西亚—波斯湾、中国—东南亚—南亚—印度洋等区域（见图1）。
要推动“一带一路”建设，就要共商共建共享，依靠我国与有关国家已经建立的双多边机制，借助既有的区域政治、经济等合作平台，实现我国与亚欧非各国携手共进。
中欧铁路运输大通道也叫中欧国际铁路运输通道，为“一带一路”的陆路通道，是丝绸之路经济带的交通走廊。
根据“一带一路”顶层规划的系统内中欧国际铁路运输通道概念内涵与系统构成崔艳萍（国家铁路局 市场监测评价中心，北京 100036）作者简介：崔艳萍（1977—），女，研究员，博士。
E-mail：****************摘 要：中欧国际铁路运输通道为“一带一路”的陆路通道，是丝绸之路经济带的交通走廊，正在成为“一带一路”的示范项目和有力抓手。
界定中欧国际铁路运输通道的概念和内涵，分析其与亚欧大陆桥的差异，研究提出中欧国际铁路运输通道的系统构成和各部分主要内容，总结其发展趋势。
基于灰色预测模型的铁路货运量预测铁路货运量是衡量铁路运输发展水平的重要指标之一。
铁路货运量预测是铁路运输管理的重要组成部分，对于制定合理的投资和运输规划具有重要的指导意义。
目前，国内外运输管理部门普遍采用灰色预测模型对铁路货运量进行预测，本文将从灰色预测模型的基本原理、模型构建、模型评价等方面对铁路货运量预测进行探讨。
一、灰色预测模型基本原理灰色系统理论是由中国科学家李纪周教授提出的一种新型的系统分析和预测方法，简称灰色预测。
灰色预测是一种非常有效的模型，不需要大量的数据，只需少量的数据就可以对未来进行预测。
其基本思想是将数据分为灰色部分和白色部分，对灰色部分进行建模，通过对白色部分的分析，确定模型参数，进而预测未来的发展趋势。
灰色预测模型基本原理包括灰色数学和灰色建模两个方面。
灰色数学是指将不确定的因素通过内部联系表示为确定的因素，从而使模型有可预测性。
灰色建模是将灰色数学应用到实际问题中，通过对数据的特性进行分析，建立灰色预测模型，对未来的趋势做出预测。
二、铁路货运量预测模型构建铁路货运量预测是基于历史数据建立预测模型，通过对历史数据趋势进行分析，建立适合未来预测的模型。
在建立铁路货运量预测模型时，需要考虑以下几个方面。
1、数据的准备铁路货运量预测模型建立的第一步是准备数据。
数据应具有代表性、完整性、可靠性和连续性。
数据的时限应根据预测所需预测时段的长短而确定，过长或过短都不利于预测。
2、数据的稳定性和平稳性分析为了建立有效的预测模型，必须首先对数据的稳定性和平稳性进行分析。
只有稳定和平稳的时间序列才能够进行有效的预测。
3、模型的构建灰色预测模型的具体构建包括确定级数、构建GM(1,1)模型、验证预测模型和修改预测模型。
其中GM(1,1)模型是经典的灰色预测模型之一，其基本思想是通过对原始数据进行累加生成新的数据序列，再建立一阶微分方程的模型，预测未来发展趋势。
4、模型的优化建立铁路货运量预测模型并不止于构建GM(1,1)模型，模型的优化和改进也是关键的一步。
基于 GA-BP 模型的铁路货运量预测
李萍
【期刊名称】《兰州交通大学学报》
【年(卷),期】2014(000)003
【摘要】针对于目前已有铁路货运量预测方法的缺陷与不足，提出基于遗传算法和神经网络的混合预测模型对铁路货运量的预测方法进行改进优化，目的保证其预测精度。
首先引用灰色关联分析法，以此来确定全国铁路货运量与其主要影响因子之间的关联度，然后按照其关联度在标准值之上的关联因子，建立 GA-BP 神经网络预测模型。
最后通过实例分析表明，此模型预测精度及推广能力均优于传统的预测方法，从而证明该方法的可行性和有效性。
【总页数】5页(P203-207)
【作者】李萍
【作者单位】兰州交通大学交通运输学院，甘肃兰州 730070
【正文语种】中文
【中图分类】U294.1
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1.基于灰色预测模型对我国铁路货运量的预测 [J], 左小雨;黄先军
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基于GRA-PCA-GA-BP网络模型的铁路货运量预测分析侯维磊;刘力军;崔晶娜
【期刊名称】《铁道货运》
【年(卷),期】2017(000)001
【摘要】科学预测铁路货运量能够为我国铁路政策的制定、铁路货运相关规划的出台提供决策支持,对促进我国铁路货运向现代物流转型具有重要意义.为保证铁路货运量预测精度,在数据样本较少且数据波动较大时,提出基于GRA PCA-GA BP网络模型进行铁路货运量预测的方法.利用灰色关联分析和主成分分析对影响铁路货运量的输入指标进行预处理,再利用遗传算法优化取得BP神经网络的权值和阀值,进而求得更为准确的铁路货运量预测值.通过实例分析验证,GRA PCA GA BP网络模型有效、可靠,具有较高的预测精度.
【总页数】5页(P54-58)
【作者】侯维磊;刘力军;崔晶娜
【作者单位】石家庄铁道大学经济管理学院,河北石家庄050043;河北经贸大学管理科学与工程学院,河北石家庄050061;中海油销售河北有限公司开发工程部,河北石家庄050000
【正文语种】中文
【中图分类】U294.1+3
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基于GM(1,N)及神经网络的崇左铁路货运量预测林洁;韦冬丽【摘要】运量的预测是崇左地区铁路及物流业规划极其重要的依据.文章基于对崇左地区铁路运量影响因素的分析,利用灰度GM(1,N)预测模型对铁路运量上限进行预测,并建立BP神经网络预测模型对近年来崇左地区的铁路货运发生量进行预测,得到201 4年铁路货运预测发生量及货运量上限.预测模型与实际数据拟合程度极高,且模型稳定,可根据模型及201 5年规划基础数据对崇左地区铁路运量进行稳定预测.【期刊名称】《西部交通科技》【年(卷),期】2015(000)009【总页数】4页(P92-95)【关键词】铁路运量;预测;GM(1,N)灰度预测模型;BP神经网络预测模型【作者】林洁;韦冬丽【作者单位】广西交通职业技术学院,广西南宁530021;广西交通职业技术学院,广西南宁530021【正文语种】中文【中图分类】U294.10 引言2010年至今，南崇经济带立足于原有经济及地理优势，通过近几年的发展逐渐建成连接中国与东盟的重要物流通道和贸易纽带。
2015年两会期间，广西地区的建设发展被赋予“形成21世纪海上丝绸之路和丝绸之路经济带有机衔接的重要门户”的重要意义。
崇左作为通道上的重要节点，物流产业将面临巨大的挑战，日益膨胀的货运量需求也为南崇经济带的铁路运输发展提供了良好契机。
因此对于近年的铁路运量预测及分析将为高铁建设及地区物流业发展提供重要依据。
近年来，在铁路货运量预测领域主要有两方面分析方法。
（1）利用灰度预测等现代数学方法预测，如万骞在相关问题研究中利用灰度GM（1，1）模型与马尔科夫链相结合的方法预测铁路货运量区间［1］；游庆山利用压缩感知的灰度理论模型获得航空季度货运量及货运量走势［2］。
（2）也有较多学者采用智能算法分析货运量，如李萍在基于GA－BP模型的铁路货运量预测中利用GA及BP神经网络优化规划算法［3］，得到GA－BP神经网络模型，预测精确度较高。
《物流系统规划与设计》课程笔记第一章：导论一、物流需求与挑战（上）1. 物流需求的定义物流需求是指在一定时期内，企业、消费者和政府等主体对物流服务的具体要求，包括商品的数量、质量、运输方式、服务时效、成本控制、信息反馈等方面。
2. 物流需求的现状（1）全球物流需求增长趋势- 经济全球化推动国际物流需求增长。
- 跨国公司的发展带动全球供应链物流需求的上升。
- 电子商务的兴起增加了对快递和配送服务的需求。
（2）我国物流需求特点- 物流需求规模不断扩大，与GDP增长同步。
- 物流需求结构发生变化，高附加值产品和服务需求增加。
- 区域间物流需求不平衡，东部地区需求量大于中西部地区。
3. 物流需求面临的挑战（1）物流成本问题- 物流成本占GDP比重较高，影响企业竞争力。
- 运输成本、仓储成本、管理成本等均有优化空间。
（2）物流基础设施挑战- 物流基础设施总体不足，尤其是农村和偏远地区。
- 现有物流设施现代化水平不高，难以满足高效物流需求。
（3）物流服务能力挑战- 物流企业服务范围有限，难以提供一站式服务。
- 物流服务质量参差不齐，服务水平有待提升。
二、物流需求与挑战（下）1. 物流需求趋势（1）个性化与定制化- 消费者对物流服务的个性化需求日益增加。
- 企业需要提供更加灵活的物流解决方案。
（2）绿色物流与可持续发展- 环保法规日益严格，推动绿色物流发展。
- 消费者对环保物流服务的需求上升。
（3）供应链整合- 企业追求供应链的整体效率，对物流服务提出更高要求。
- 物流服务需与其他供应链环节紧密协同。
2. 应对物流需求的策略（1）加强物流基础设施建设- 加大对物流基础设施的投资，提升物流网络覆盖面。
- 推动物流园区和配送中心的建设，提高物流效率。
（2）提升物流企业竞争力- 鼓励物流企业通过兼并重组，扩大规模，提升服务能力。
- 支持物流企业技术创新，发展智能物流。
（3）发展多式联运和物流网络- 推广多式联运模式，实现不同运输方式的有效衔接。
铁路网货物运输能力计算方法研究计算铁路网货物运输能力是铁路设施与运输管理的重要组成部分。
货运运输能力的计算，可以帮助铁路公司确定运输系统的适应性，以及找出需要改进和增强的部分，进而提高铁路货物运输的效率和质量。
本篇论文将探讨铁路网货物运输能力计算方法的研究。
一、铁路网货物运输能力铁路网货物运输能力是指铁路网络中可以由货车、列车、运输路线、调度机构、信息管理等因素共同完成的货物数量或运输效率。
铁路货物运输能力计算主要包含三个方面的内容：1. 铁路网络货物运输能力铁路网络货物运输能力的计算，需要综合考虑各地运营的列车以及各个站点的货车装卸能力、机车牵引能力和其他运输设备硬件装备能力等。
运输路线和机车浪费减法在这里也应该得到考虑。
同时，还要比较铁路运输中的大宗商品 , 散装物品，以及集装箱等不同类型的货物，以确定货物的运输目的地和数量，以及路线的可行性等。
2. 运输车辆装载容量铁路运输车辆的载重能力和车厢容积是关键参数。
铁路运输车辆有常见的通用车、罐车、平板车、低平板车等多种类型，其装载容量不能忽视，需要通过资料查询和设备检测等方法来确定。
3. 平均货物送达时间铁路运输中的货物送达时间是铁路货物运输能力计算中另一个重要参数。
铁路货物运输时间的计算可以通过分析铁路网络的运营流程、车辆运行速度等要素来实现。
此外，货物运输需充分考虑各地的交通、天气和运输应急管理等问题。
在实际的运输过程中，货物运输时间的长度和完成度对运输能力的评估至关重要。
二、铁路网货物运输能力的计算方法铁路网货物运输能力计算方法主要有基于传统因素计算、基于计算模型的计算及预测模型计算。
1. 基于传统因素计算基于传统因素计算方法主要是根据铁路网络实际操作情况，结合历年铁路货运数据，来预测某一时间铁路运作状况。
通过铁路网络的基本运营原理、列车的数量和质量、货车装卸数量等因素，来计算货物运输能力。
这种基于传统因素计算方法可行性高，实用性较强。
2. 基于计算模型的计算基于计算模型的计算方法主要是在传统因素基础上，通过建立某个特定的运输系统的运行模型和优化算法，来计算铁路货物运输能力。
基于多模型的铁路货运量预测对比作者：燕学博曹雨来源：《物流科技》2023年第21期摘要：铁路货运量是我国物流的重要组成部分，也是衡量铁路运力的重要指标。
文章以国家统计局公布的2005至2022年铁路货运量指标为标的，基于传统ARIMA模型与LSTM模型提出五种ARIMA-LSTM组合模型。
通过实验对比得出结论，任意组合模型拟合效果均优于单一模型，而其中基于方差倒数法的组合模型拟合效果最佳，该模型对比ARIMA模型的MSE指标、RMSE指标、MAPE指标、MAE指标分别降低15.26%、15.62%、24.64%、17.12%，对比LSTM模型分别降低25.32%、32.67%、43.66%、28.33%，经过验证，ARIMA-LSTM组合模型的泛化能力强于单一模型，具有很好的研究与使用价值。
关键词：货运量；ARIMA；LSTM；组合模型中图分类号：F530 文献标志码：ADOI：10.13714/ki.1002-3100.2023.21.020Abstract： Railway freight volume is an important part of China's logistics， and also an important indicator to measure railway transport capacity. Based on the railway freight volume indicators published by the National Bureau of Statistics from 2005 to 2022， this paper proposes five ARIMA LSTM combination models based on the traditional ARIMA model and LSTM model. Through experimental comparison， it is concluded that the fitting effect of any combination model is better than that of a single model， and the combination model based on the reciprocal of variance method has the best fitting effect. Compared with ARIMA model， the MSE index， RMSE index，MAPE index and MAE index of this model are reduced by 15.26%， 15.62%， 24.64% and 17.12% respectively， and compared with LSTM model， they are reduced by 25.32%， 32.67%， 43.66% and 28.33% respectively. After verification， ARIMA-LSTM composite model has better generalization ability than single model， and has good research and use value.Key words： freight volume; ARIMA; LSTM; combining model0 引言铁路货运量是我国物流的重要组成部分，也是衡量铁路货运发展水平和能力的重要指标。
基于VMD-BAS-BP的铁路货运量预测研究
刘金芳;向万里;王璐璐
【期刊名称】《青海交通科技》
【年(卷),期】2021(33)6
【摘要】为了提高货运量预测精度,保障铁路货运设施得到充分利用,有效提升运输效益,提出一种基于VMD-BAS-BP的混合预测模型。
该模型采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)技术对货运量进行降噪与信号分离,将
原始序列分解成n个有限带宽的本征模态分量,然后运用天牛须搜索算法(Beetle Antennae Search,BAS)优化BP神经网络的权值与阈值,对每组模态分量分别进行预测并集成预测结果。
实验结果表明:VMD-BAS-BP预测模型的MAPE值为
1.40%,与BP、BAS-BP、VMD-BP、VMD-GA-BP模型相比分别降低了85.34%、8
2.33%和52.38%和24.73%,该混合模型鲁棒性较好且预测精度高,对铁路货运管
理决策具有显著的理论指导意义。
【总页数】8页(P50-56)
【作者】刘金芳;向万里;王璐璐
【作者单位】兰州交通大学交通运输学院;兰州交通大学现代物流研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
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3.基于灰色模型的铁路货运量预测——以陕西省铁路货运为例
4.基于组合预测模型的铁路货运量预测研究
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