铁路货运量预测方法研究

货运量预测为了在活源调查的基础上进一步定量地确定计划运量，还需要采用货运量预测技术和方法。

货运量预测是采用认得直观和数量方法为基础的手段，按照生产、流通、供应、销售和运输活动的规律，估计将来一定时期内计划运量和预测误差。

一般来说，货运量预测的目的可以分为：1.以研究增加和扩展生产设备的必要性和发展规模为目的。

2.以利用现有生产设备制定较长期的生产计划为目的。

3.以利用现有生产设备制定分品类的月度生产计划为目的。

按预测的内容，可分为发送量、到达量、周转量预测和平均运距预测。

对一个地区而言，有地区内部运量和地区间交流量预测，这些运量还要在不同运输方式和不同运输线路之间进行分配。

对运量构成而言，通常还要进行分品类别的预测。

预测的时限，一般可以分为短期（1～5年）、中期（5～10年）和长期预测（10年以上）。

有时根据需要，在短期预测中，进行一年中的季度、月度甚至旬间的运量预测。

无论何种预测,都表现为运量随时间序列的变动,一般可以分为以下三种类型:1.趋势变动,是指在长期的时间序列中,预测对象的数值朝一定方向持续上升或下降的状态。

2.周期变动,分为两种:一种是景气变动,即若干年内的不固定周期的波动;另一种称为季节性变动,即一年内为周期,在特定的月份乃至季节中达到高峰的变动。

3.不规则变动,又分为突然变动和暂时变动.所谓突然变动是无法预测的变动,如金融危机、政治动乱、自然灾害等的较大影响发生的变动。

暂时变动则是短期内各种影响因素随机变动的综合影响造成的不规则的变动。

暂时变动采用一定的数据处理技术方法还是可预测的。

在预测铁路货运量时,通常采用以下的方法:1.专家经验预测法.由于预测的不确定性因素很多,在难以采用数量方法推理预测的情况下,依靠专家的知识和经验进行判断和预测.这种方法虽然主观因素较多,但在实际工作中常常是有效的。

2.算术平均法.这种方法是利用过去不规则变动的需求时间序列,计算出算术平均值,作为将来继续不规则变动时的预测值.这是最简单的预测方法,计算式为: χt=⎺χ=（∑χi）/n——第t期的预测值；式中χt⎺χ ——算术平均值；χi ——第i 期的实际值； n ——数据项数。

铁路轮渡货运量预测方法研究
方天滨
【期刊名称】《兰州交通大学学报》
【年(卷),期】2002(021)003
【摘要】铁路轮渡在国内属于新生的一种运输方式,其货运量预测方法及对运量构成的划分方法尚无成熟经验可以借鉴.从综合运输的角度入手,对采用经济模型与产销平衡分析相结合预测铁路轮渡货运量的方法进行了探讨,并进一步利用该方法对铁路轮渡运量的构成进行了合理划分.
【总页数】5页(P83-87)
【作者】方天滨
【作者单位】铁道第三勘察设计院,运输规划设计处,天津,300142
【正文语种】中文
【中图分类】U291.5;U294.1
【相关文献】
1.基于改进型BP神经网络的铁路货运量预测方法研究 [J], 石钰磊;贾斌;董立峰;汪建伟;郭建勇
2.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
3.铁路货运量的组合预测方法研究 [J], 杨鹏程;龙建成;马建军
4.基于灰色模型的铁路货运量预测——以陕西省铁路货运为例 [J], 马睿; 孟献刚
5.基于组合预测模型的铁路货运量预测研究 [J], 徐玉萍;邓俊翔;蒋泽华
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基于灰色模型的铁路货运量预测随着经济的快速发展，铁路货运在我国的物流体系中占据着重要的地位。

铁路货运量的预测对于确保物流运输的安全、高效是非常重要的。

本文将介绍基于灰色模型的铁路货运量预测方法，并以某段时间内的实际数据进行实证分析。

灰色模型是一种基于现有数据的辨识与预测模型，它能够用较少的数据拟合复杂的系统，并能够从已有数据中提取出潜在的规律和趋势。

灰色模型的基本思想是将时间序列数据分为两个部分，即系统势态和系统脉动。

系统势态反映了时间序列的基本趋势，而系统脉动则是随机波动的部分。

基于此，灰色模型可以通过拟合系统势态来预测未来的发展趋势。

我们需要收集铁路货运量的历史数据，包括时间和对应的货物运输量。

然后对数据进行预处理，包括去除异常值、平滑数据等步骤。

接下来，我们需要建立灰色模型，主要分为GM(1,1)模型和GM(2,1)模型。

GM(1,1)模型是一种一阶微分方程模型，它可以通过建立灰色微分方程来拟合数据的势态。

GM(1,1)模型的核心是构建灰色微分方程：\frac{{dx}}{{dt}}+a \cdot x=bx为原始数据序列，a和b为待估参数。

通过求解得到微分方程的解析解，便可得到数据势态的估计结果。

然后，通过对势态的积分，可以进一步得到原始数据的预测结果。

GM(2,1)模型是一种二阶微分方程模型，它引入了灰色权重因子来修正GM(1,1)模型的不足。

GM(2,1)模型的建模过程较复杂，需要利用灰色共轭模型对一阶微分方程进行修正和求解。

GM(2,1)模型在某些情况下可以获得更好的拟合效果。

在实证分析中，我们选择某段时间内的铁路货运量数据作为样本，通过建立灰色模型，并根据模型结果进行预测。

将预测结果与实际数据进行对比，并计算预测误差，以评估模型的拟合程度和预测精度。

基于灰色模型的铁路货运量预测方法可以较好地拟合历史数据的趋势和规律，能够对未来的货运量进行预测。

该方法也存在一些不足之处，如对数据的要求较高、模型建立较为复杂等。

这 方 面 的 因 素 主 要 选 择 了 国 内 生 产 总 值 。 国 内 生 产 总 值 反 映 节 点 数 。 研 究 表 明 ，隐 层 节 点 数 不 仅 与 输 人 ， 出 层 的 节 点 数 有 关 ， 输 了 整 个 国 家 的 经 济 总 量 。 指 标 的 提 升 在 很 大 程 度 上 能 够 带 动 国 家 更 与 需 解 决 的 问 题 的 复 杂 程 度 和 转 换 函 数 的 型 式 以 及 样 本 数 据 的 该 铁路 货 运 量 的提 高 。
２、基 于 多 元 线 性 回 归 的 国 家 铁 路 货 运 量 预 测 多 元 线 性 回 归 着 重 考 察 变 量 之 间 的 数 量 伴 随 关 系 ． 通 过 一 定 并 的 数 学 表 达 式 将 这 种 关 系 描 述 出 来 ， 而 确 定 几 个 变 量 的 变 化 对 另 进
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羹 一Biblioteka 中国高新 技术企 业 基 于 多 因 素 的 国 家 铁 路 货 运 量 预 测 研 究
静 文 ／罗平 祝丽
【 要】 摘
本 文 以 国 家铁 路 货 运 量 为 预 测研 究 对 象 ， 选 取 对 其 产 生 影 响 的 ８个 因 素 的基 础 上 ， 先 ， 用 在 首 运
以上 两 方 面 的 因素 均 能够 反 映 出 国家 铁 路市 场 “ 求方 面 ” 需 的 变化 情 况 。
（ ） 路 运 营 影 响 因 素 三 铁
原 理 来 训 练 神 经 网 络 ， 输 出 的 训 练 结 果 如 图 １所 示 。 其
Ｔａ ｉｇ Ｅ＝ ｛ ｒｉ ｎ ｎ ＳＳ 髓 筠｝ ０ ０ ５
１ 。影 响 因 素 的 选 取 面 的 因素 ： （ ） 济 总 量 影 响 因 素 一 经

铁路货运运力供求预测与优化研究随着全球经济的不断发展和交流，货物运输已经变得越来越重要。

随着需求的增加，铁路货运成为越来越受欢迎的选择。

然而，铁路货运是否能够满足需求并没有一个确定的答案。

因此，预测和优化铁路货运的运力供求很重要。

1. 铁路货运的发展铁路货运在我国已经有着悠久的历史。

1881年，中国建立了第一条铁路，开辟了铁路货运的先河。

在国家的大力支持下，铁路货运逐渐发展成为国内和国际贸易的重要运输方式。

尽管如此，铁路货运的前景并不乐观。

由于淘汰落后设备和技术的卡脖子限制，铁路货运面临着提供运力和设备不足等困难。

因此，预测供求并进行优化以满足需求是一个必要的需求。

2. 铁路货运运力的供给预测预测铁路货运运力供求有助于调整装运计划和优化以满足需求。

运力的供给预测不仅需要考虑场站和线路的货物吞吐量等因素，还需要考虑不同的货物种类的需求，以便更好地满足不同需求的客户。

运力供给预测应当实时更新，及时反应运输市场的变化。

数据分析和反馈也是预测供应的有效手段。

这些数据可以为供应预测和优化创造条件。

3. 铁路货运运力的需求预测货物需求预测主要是预测货物的装运量和装载量。

基于实际需求，货物需求预测可以根据需求和历史数据，制定装载计划并合理安排运力。

预测结果可以通过模拟和数据分析等方式进行调整。

此外，货物需求预测也需要考虑货物的重量，品质和特殊处理等因素。

货物运输的速度，容量和可靠性等也需要得到考虑。

这些因素可以帮助更好地优化货物需求，以满足客户需求。

4. 铁路货运供需平衡的优化为了更好地优化铁路货运的供求平衡，需要考虑多种因素。

其中一项重要因素是安全。

如何保证货物的安全运输，减少货物损失，并在交通拥堵情况下保证货物的及时运输，是优化铁路货运供需平衡的关键。

同时，需要考虑运输成本和循环时间等因素。

优化运输成本应该是实现货物供需平衡的基本条件之一。

另一方面，循环时间和交货时间也需要得到优化，以确保及时交货。

综上所述，铁路货运的供需预测和优化对整个铁路货运行业的发展具有重要作用。

铁路货运量预测研究综述
孟建军;陈鹏芳;李德仓;胥如迅
【期刊名称】《铁道标准设计》
【年(卷),期】2022(66)10
【摘要】为获得准确的铁路货运量预测,提升铁路货运组织效率,提高铁路物流规划的前瞻性。

首先,分析铁路货运量影响因素研究现状,探讨新形势下铁路货运量影响因素的变化;其次,将应用于铁路货运量预测领域的方法分为基于统计学的传统预测方法和基于机器学习的智能预测方法两类并进行应用分析,着重对比梳理智能预测方法的改进方式、改进原理、改进效果和适用场景,从单一模型在数据预处理、参数选取、结构优化方面改进,不确定因素、动态性因素影响下组合预测模型构建和改进,海量、高维度、异构数据下铁路货运量预测的实现3个方面探讨铁路货运量预测领域需进一步研究的方向;最后,基于研究现状和发展特征,指明了铁路货运量预测领域的潜在研究热点和难点,以期为铁路货运组织和运营提供参考。

【总页数】9页(P18-26)
【作者】孟建军;陈鹏芳;李德仓;胥如迅
【作者单位】兰州交通大学机电技术研究所;甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心;甘肃省物流与运输装备行业技术中心
【正文语种】中文
【中图分类】U294.13
【相关文献】
1.呼和浩特铁路局集团公司现状货运结构及"十四五"货运量预测研究
2.基于组合预测模型的铁路货运量预测研究
3.基于ARIMA模型的极端事件下铁路货运量预测研究
4.基于Bi-LSTM网络的铁路短期货运量预测研究
5.基于蜻蜓算法的铁路货运量预测模型研究
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输 距 离 长 、 输 能 力 大 、 输 成 本 低 等 优 点 ， 具 有污 染 小 、 能 运 运 且 潜
大 、 受 天 气 条 件影 响的 优 势 ， 公 路 、 运 、 空 、 道 运 输 所 无 已经 形 成 了集 现 代 航 空 、 运 、 路 、 路 运输 为 一 体 的立 体 运输 不 是 水 航 管 航 铁 公 法 比 拟 的 。 文 通 过 分 析 铁 路 货 运 量 的 发 展 趋势 ， 测 了未 来 ６ 本 预 年 体 系 ， 为西 南 重要 的 交通 枢 纽 ［。 川 特 殊 的 地理 环境 与 条件 决 成 ２四 Ｉ １ 的铁路货运量， 这对 于调 整运 输 结 构 ， 理 投 入 不 同 结 构 的 运 力 ， 合
重大 铁路 项 目， 建 项 目总 里 程 将 超 过 ３ ０ ｋ ， 在 ３ ０ ｍ 建成 后铁 路营 运
里程 将 翻 一番 ， 破６ ０ ｋ ３ 突 ０ ０ ｍ［。 】
投资 １０ 多亿 元 。 年 还 将 争 取 开 工成 贵 、 西 及 成 渝 客 孥等 ７０ ７年至 ２ Ｏ 年货 运量统 计表 （ 吨 ） ０ ９ 万
Ｔ ｂ ｅ ｆ ｅ ｇ ｖ ｌｍｅ ｒ ｆ ｉ ｔ ｂ ｅ ｏ Ｓｉｈ ａ Ｐ ｏ ｉｃ ｉ ２ ０７～ ａ ｌ 一１ ｒ ｉｈｔ ｏ ｕ ｔａ ｆｃ ａ ｌｓ ｆ ｃ ｕ ｎ ｒ ｖ ｎ ｅ ｎ ０
１ ２ 四 川省铁 路基 础设 施现 状 ．
四川 省 铁路 基础 设 施 的 建 设速 度在 加 快 。 ０ Ｏ ， 川 省铁 路 ２ １年 四
图 １ 四 川省 ２ ０ ０ ５年 至 ２ ０ 年 货运周转 量 情况 （ Ｏ９ 亿吨 公里 ）
Ｆｉｕ ｅ Ｔｈ ｆｅ ｇ ｔ ｔ ａ ｓ ｏ ｔ ｆ ａ ｌ ｙ ｏ Ｓ ｃ ｕ ｎ ｒ ｖ ｎ ｅ ｎ ｇｒ１ ｅ ｒ ｉ ｈ ｒ ｎ ｐ ｒ ｏ ｒ ｉｗａ ｓ ｆ ｉ ｈ ａ Ｐ ｏ ｉｃ ｉ

基于灰色模型的铁路货运量预测
铁路货运量是国民经济中重要的一部分，对于交通运输系统的规划、资源配置和决策制定具有重要意义。

准确预测铁路货运量对于提高铁路运输效率和经济发展具有重要意义。

灰色模型是一种应用广泛的时间序列预测模型，它可以通过建立灰色微分方程对数据进行分析和预测。

在铁路货运量预测中，灰色模型可以通过分析历史数据，挖掘其内在规律，从而预测未来一段时间的货运量走势。

需要收集铁路货运量的历史数据，并将其按照时间顺序进行排列。

然后，通过建立灰色微分方程，对货运量数据进行灰色处理。

在灰色处理中，需要将原始数据进行累加、平均和累减操作，得到灰色微分方程的模型。

接下来，需要通过建立GM(1,1)模型对灰色微分方程进行求解。

GM(1,1)模型是灰色模型中最常用的一种，它可以通过将灰色微分方程转化成一阶线性常微分方程进行求解。

利用求解的结果，可以得到货运量数据的预测值。

通过比较预测值和实际值，可以对预测结果进行准确性评估。

如果预测值与实际值相差较小，则说明预测模型较为准确；反之，则需要对预测模型进行修正和优化。

在实际应用中，可以采用软件工具（如MATLAB等）来实现灰色模型的建立和求解过程。

通过灰色模型对铁路货运量进行预测，可以为铁路运输系统的规划和决策提供重要参考依据，提高运输效率，促进经济发展。

态 ｌ ， ， ， … ２
。
每 个风险 变量 有状
； … … ； ， ，… ，
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．
１，
２ ，…
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铁 路货 运量 预 测是 从 资源 开发 、经济 发 展需 要等
角度 出发 ，考 察铁 路建 设 的必 要性 ，预测 货运 量 ，提 出线路 要 求的 年输 送能 力 ，作 为 确定 线路 等 级 、技术
畴 ，大 多为 中长 期预 测 。其预 测 方 法有 很 多 ，按 技术 特 性 可分 为 经 验推 断 法 、产销 平 衡 法和 经 济数 学 预测 法 ３ 。经 验推 断 法主 要 根 据 预 测者 的主 观 经 验和 掌 类 握 的信 息 对 未 来做 出判 断 。 因此 ，预 测 者 的 经验 、水 平 和拥 有 的 信 息量 对 于预 测 结 果起 决 定性 作 用 。产 销 平 衡法 是 针 对煤 炭 、石 油 、钢 铁 、矿 石 、水 泥 等大 宗
绍 铁 路 货 运 量 预 测 的 风 险 分 析 方 法 主 要 有 定
性 分 析 法 与 定 量 分 析 法 ， 讨 论 定 量 分 析 法 之
一
的概 率 树 评 价 法 在 控 制 铁 路 贷 运 量 预 测 潜
在 风 险 中 的应 用 ，通 过 算 例 说 明利 用概 率 树 评
价 法 能 够 有 效 降低 各 种 不 确 定 因 素 带 来 的预 测
偏差 。
品 类货 物 预 测 的一 种 基本 方 法 ，需 要 掌握 大 量 经济 、 技 术信 息 ，并 对 未 来 发展 情 景 作深 入 的研 究 分 析 。经
济数 学 预 测法 是 根据 历史 和 现状 的数 据 ，建 立模 拟 公

ｏ
＋ ＝
一
其 、 定 。 壶 慧：ｋ 待 数 ＿ 中ｂ 系 二 、为 式 ＝ ａＬ 线 ｘ 一
假设事 物发展过程没有跳跃式变化 ； 假 定 事物 的发 展 因素也决 定事 物未来 的 ｉ＝ ０ ， 其条件是不变或变化不 大。趋势 其中： Ｎ为计算移动平均值所选定的数据个数。＋ 期的预测值 发展 ， ｔｌ 取为 叠 ＝ 肘” 外 推法 比较适合 中、 长期 预测 。 ３ 相 关 回 归 预测 法 如果将 作为第 ｔ１ 的实际值 ， ＋期 于是就可用式 中计算第 ｔ２ ＋ ｌ —— — —兰 — 兰Ｉ ｒ 竺—— — 兰 — — 竺 竺 竺 ： — ］ — —— 回归预测法 是指根 据预 测的相关 ——竺 — — — 期 的预测值 ， 一般地 ， 可相应地求得 以后各期 的预测值 。但 由于 误差 的积 累 ， 使得对越远时期 的预测 ， 误差 越大 ， 因此一次移动平 均 性原则 ，找 出影响预测 目标的各因素 ， 并 用数学方 法找 出这 些 因素 与预测 目 厂— 法一般 只应用 于一个 时期后 的预测 。 再 图２ １ ． 数 平 滑 法 。指 数 平 滑 法 是 在 移 动 平 均 法 基 础 上 发 展 起 来 标 之间的函数关 系的近似表达 ， 利用 ２指 的一种时 间序列分析预测 法 ， 移动平均法 的改进和发展 ， 用极 样 本数据对其模 型估计参数及对模 型进行误差 检验 ，一旦模 型确 是 应 定， 就可利用模型 ， 据因素 的变化值进行预测。 根 虽然回归预测模型 为广泛。其中一次指数 平滑法预测过程 的过程如下 。 的种类有很 多 ， 但利用 回归模型进行 预测的步骤是一致 的 ， 基本步 设 ｘ ， 一， 时间序列 观察值 ，ｆ ，』 ， ， 为 时间 ｔ 。ｘ ｘ为 Ｓ ”ｓ” … ｓ ” 骤如图 ２ ： （ 下转 ２ ７页 ） １ 的观察值的指数平滑值。则一次指数平滑值 为 ：

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文 章 编号 ：１０ — ０ ４ ２ ０ ）７ ０ １ － ０ ０ ４ ２２ （０ ７０ — ０ ６ ０ ２
中 图分 类号 ： ２ ４ １ Ｕ９．
文献 标 识 码：６
基于 灰色 Ｖ 模 型 的 ｅｈ ｌｔ ｒ ｕｓ 铁 路货运量预测研究
２ ２ 精 度 检 验 ．
由上 述检 验 方 法 ，可 得 １９ — ２ ０ ９８ ０ ４年铁 路 货 运 量 的预 测 结 果 及误 差 检验 值 ， 见表 ３ 。
注 ：数 据 来 源 于 《 国 统 计 年 鉴 ２ ０ ￣ 中 ０ ５
表 ３ Ｖ ｒｕ ｔ 型 误 差 ｅ ｌ模 ｈｓ
货 运 量是 铁 路 运输 的重 要 指标 ， 究其 变 化规 律 研 对 运输 规 划 和 经济 发 展具 有 重要 意 义 。铁 路 货运 量 受 到 多种 因素 的影 响 ， 运 输需 求 、 输 量 、 输 供 给 能 如 运 运 力和非 市场 经 济 因素 等 ， 这些 因素 中有 些是 已知 的 ， 有
摘
夷 针对铁 路 货运 量 数据 序 列特 征 ， 将灰
色 Ｖ ｒ ｕｓ 模 型 的建模 方 法 引入铁 路 货运 量 ｅｈ ｌ ｔ
的预 测 ， 并进 行建 模 计算 及 预 测值精 度检 验 。
关键 词 ：货运 量 ；灰 色 Ｖ ｒ ｕｓ 模 型 ；预 测 ｅｈ ｌｔ
Ｂ ＝Ｉ ： ： ｌ’ 』 一 ｌ ： Ｉ
（ ）设 Ｉ １９ — ２ ０ 年 中 国铁路 货 运 量 的原 １ 】 ９８ ０４ 为
始数据序列， ） １４ ； …， ） １４０ ， 即 ＝（【 １ １ ＝（ ． ９ ） ， ， ， ６３
１ ７５５ ４， １ ８ １， １ ３１ ６． ７． ５８ ９． ９，２０． ５ ５，２２． ７ ８ ４９ １ ８， １

本 文 以 烟 （ ） （ ） 路 轮 渡 为 例 ， 据 铁 路 台 大 连 铁 根 轮渡所处地 理位置 ， 其 他交 通方 式 的关系 并结合 与 轮 渡 运 输 自身 的特 点 ， 综 合 运 输 的 角 度 人 手 ， 采 从 对
法 ”１４， Ｌ ｊ即运 量 生 成 ， 量 分 布 ， 式 选 择 ， 络 分 ￣ 运 方 网
在 码 头 上 再 次 装 卸 ， 免 了 丢 失 、 坏 和 污 染 ， 时 避 损 同 节 省 装 卸 费 ， 列 车 编 组 、 轨 也 较 容 易 ， 世 界 上 且 接 在
经济 体 制 ． 些 因 素 与 货 运 量 的 生 成 和 分 布 有 较 为 这
明显 的关 系 ， 因此 可 以 通 过 对 这 些 关 系 的 分 析 论 证
名货物运量今后 的发展趋势与其 历史发展轨迹 并不 吻合 ． 、 油 和 木 材 等 即 具 有 上 述 特 点 ． 此 ， 主 煤 石 因 对 要 品名 的 运 量 预 测 以分 析 论 证 为 主 ， 过 产 销 平 衡 通
分析来确定设计年度 运量 ． ２） 他 品 名 ： 用 国 际 上 通 行 的 “ 阶 段 其 采 四
摘
要 ： 路 轮 渡 在 国 内属 于 新 生 的 一 种 运 输 方 式 ， 货 运 量 预 测 方 法 及 对 运 量 构 成 的 划 分 方 法 尚 无 成 熟 经 验 可 铁 其
以 借 鉴 从 综 合 运 输 的 角度 入 手 ， 采 用 经 济 模 型 与 产 销 平 衡 分 析 相 结合 预 测 铁 路 轮 渡 货 运 量 的 方 法 进 行 了 探 讨 ， 对 并 进 一 步 利 用 该 方 法 对 铁 路 轮 渡 运 量 的 构 成 进 行 了合 理 划 分 ．

铁路货运量预测1铁路货运量相关概念1.1货运量货运量是指运输企业在一定的时期内实际运送的货物数量，是一个反映运输生产成果的指标，体现了运输业为国民经济服务的数量。

一定时期内，货物运输总量的大小反映的是国力状况的重要指标。

随着经济全球化的不断加深，货运总量对经济增长的作用越来越明显。

所以，科学准确地对货运量进行预测、关注各个货运量未来发展趋势，并且根据这种趋势制定相对应的对策，对经济发展有着重大作用。

1.2铁路货运量铁路货运量是铁路系统在一定时期内实际运送的货物总量。

当前国内、国外的学者运用不同的方法对铁路货运量进行预测，并且都只是单纯使用一种方法或者一种模型进行预测。

1.3铁路货运量预测铁路运量预测是编制铁路年度计划、五年计划和长远规划的基础，是对铁路新线建设、旧线和技术设备改造以及估算铁路未来发展的投资和人员需要量的重要依据。

预测是计划的前期工作，它与计划不同，不具有指令性。

由于预测（特别是远期预测）涉及的未定因素较多，因而不可能十分精确。

它具有一定程度的不确定性，随着时间的推移，往往需要不断修正。

但是预测必需有科学根据，尽可能地提高其可信程度。

2铁路货运量的特点铁路货运量预测通常分为近期预测、中期预测和长期预测三类。

随着预测对象的不同，划分时期的长短各异。

对铁路来说，我们认为五年以内的预测可称为近期预测，五年至十年的预测可视为中期预测，十年以上者为长期预测。

2.1铁路货运量预测的有利因素铁路运量大，涉及国民经济各部门和人民生活的各方面，运送货物品名多达数千种，路网分布和货流吸引地区很广，要准确预测运量是很不容易的。

但是铁路也具有一系列有利于运量预测的因素，如：（1）货物运量结构相对稳定，品类高度集中。

我国铁路承运货物虽然品类繁多，但8～9类主要大宗物资的运量占铁路总运量的80%以上，而且各类货物所占比重多年来相对稳定。

（2）各类货物的铁路产运系数（某类产品铁路运量与生产量的比率），短时期内比较稳定，长时间的变动可以通过分析研究，找出其客观规律和发展趋势。

铁路货运量预测研究读后感学习了铁路行车组织这门课里关于货运量预测的知识以后，我找到了几篇相关文献仔细阅读了一遍，感觉到自己有增长了不少见识，学到了以前不知道的知识，同时对于铁路货运量预测的认识也上升了一个层次，让我意识到这会对我以后的学习有一定的帮助。

铁路货运量作为货运市场体系中的重要统计指标，为铁路运输占有货运市场份额提供了重要的依据。

因此，预测货运量发展趋势是制定铁路货物运输营销战略的前提和基础，对铁路货运组织的实施具有重要作用。

在阅读收集到的资料以前，我以为货运量的预测很简单，只是搜集一些以前的货运数据进行简单的计算就可以得出预测结果，但是实际并不像我想象的那么简单，铁路货运量的预测是一个大问题，需要利用科学严谨的数学方法来进行一系列复杂的运算才能得出预测结果，例如一种精度较高的预测方法：灰色关联分析方法，选取影响铁路货运量变化的宏观影响因素，运用多变量灰色MGM(1，4)模型预测未来4年铁路货运量，预测结果通过后验差检验，精度较好。

这种预测方法将铁路货运量、铁路货物周转量、水路与公路货运量之和、GDP总值等4组数据做MGM (1，4)预测，利用MATLAB编写程序，预测未来4年的运量，从而得出预测结果。

以前我不知道铁路货运量的预测还会和水路及公路的货运量有关，看了这种预测方法以后才明白行业之间的联系的重要性，同时了解到铁路货运量预测应综合考虑各种因素的影响。

在阅读了四川省铁路货运量预测研究之后，我对于铁路货运预测又有了新的认识，该研究是在分析四川省2007至2009年交通运输发展历程，特别是在分析铁路旅货运输需求的基础上，预测未来6年四川省铁路货运量及其发展趋势，可以为投资运营部门、铁路管理部门和运输企业合理配备运力科学的进行路网及货运站场的规划布局提供可靠依据，以满足国民经济快速增长和人民生活水平日益提高需要的目的，同时也可以为优化配置资源，切实转变铁路货运体制和经济增长方式，不断提高铁路货运的经济效益和社会效益，建立比较完善的铁路货运市场，及其他一系列相关问题的科学决策提供依据，因此对铁路货运管理和决策具有重要的意义。

算法寻优与神经 网络学 习相结合 的混合神经 网络来对 某铁路
货运量进行预测 ， 结合两者的优点 ， 用遗传算法优化 神经网络 的权值和 阀值 ，得到较好 的网络结构后再进行 网络的学习与
训 练 ， 后 对 该 铁 路 的 货 运量 进行 预测 。 最
２ 混 合 神 经 网络 基 本 原 理
【 要】 摘 为精确 的预测铁路 的货运量 ， 采用 了混合神经网络的方法进 行建模 。在分 析某铁路 以往货运量 的基础上 ， 确定了混 合神经网络的特征参数 ， 并根据实际情况 确定了输 入层 和隐含层 的神经元个数 ， 从而得到 了模型的结构 ， 最终建立了一个用于预 测铁路货运量的混合神经网络模型。 【 关键 词】 货运量 ； 混合神经 网络 ； 预测方法 【 中图分类号］２ ４１２ Ｕ ９． ＋ 【 文献标识码】 Ａ 【 文章编 号］０ ５ １２ （ ００）３ ０ ９ — ３ １０ — ５ Ｘ ２ １ ｈ — ０ ６ ０
２１Ｂ ． Ｐ神经 网络
２１ Ｂ ．． Ｐ神经 网络结构 。Ｂ １ Ｐ神经 网络嘲 是由一组相互连接 的
Ｓ ｕ ｙｏ ｅＲａ ｌ ｙＦｒ ｉ ｈ ｌ ｍｅＰｒ ｄ ｃ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｌ Ｈｙ ｒｄ Ｎｅ ｒ ｌ ｔ ｒ ｔ ｄ ｎｔ ｉ ｈ ｗａ ｅｇ ｔ Ｖｏ ｕ ｅ ｉｔｏ ｓ ｄ Ｏ ｌ ｂ ｉ ｕ ａ ｗｏ ｋ Ｎｅ
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运量预测方法和模型为了满足铁路发展规划、建设项目立项研究和工程设计，以及铁路营销的需要，都需要采取一定的预测方法对未来时期的客货运量作出科学和合理的预测。

铁路运量包括发送（到达）量、周转量以及流向和负荷强度，是铁路未来市场需求在数量上的反映。

运量预测是市场预测，属于经济预测的范畴，大多为中长期预测。

铁路运量预测的方法很多，按技术特性可分为经验推断法、产销平衡法和经济数学预测法等三大类。

经验推断预测法，主要依靠预测者根据主观经验和掌握的信息，对未来作出判断，虽然计算比较简单，但在铁路规划研究和设计中有广泛应用，预测者的经验、水平和拥有的信息量，对于测结果起决定性作用。

产销平衡预测法在铁路大宗运量预测中被视为一个基本的方法。

基于铁路运输的特点，大宗的长距离的粗杂货物和原材料运输，铁路是最经济合理的承担者。

据统计，煤炭、石油、钢铁、矿石、矿建材料和水泥等大宗品类货物占铁路总运量的80％以上。

大宗品类货物不但数量大，而且生产和消费的企业规模大、集约化程度高，物流比较稳定。

因此大宗品类运量采用产销平衡预测时需对未来发展情景作深入的研究分析，需要掌握大量的经济和技术信息，预测者的知识和掌握的信息对预测结果有重要的作用。

经济数学预测法，也称计量数学方法或数理统计统计方法，它跟据历史和现状的数据，建立模拟公式推导未来，模型的建立、运算和预测结果的判断主要靠数学手段，它更强调预测者的数学知识，现代计算机技术发展使很多复杂的模拟和运算过程简单化、快速化。

模型的适应性和参数的选择对预测结果至关重要。

第一节经验推断法一、调查法（一）用户调查法用户调查法是指向运输需求企业单位、建设主管单位、设计咨询部门发出问卷或登门咨询，籍以搜集现状、计划（规划）资料和运输量，通过研究分析确定未来年度运量。

在货运量预测中，用户调查是不可忽缺的方法。

特别是对于大中型工厂、矿山、港口以及重点仓储、物流企业，这些单位的运输需求量大，提供的资料可信度大，在总运量构成中所占比重也大，是各级调查中的重点，掌握这些部门的信息和资料，在铁路规划设计中是非常重要的，也是产销平衡预测中重要的基础资料。