1、鐵路貨運(yùn)量作為鐵路運(yùn)輸能力的重要體現(xiàn)，把握其未來發(fā)展趨勢顯得尤其重要。通過制定調(diào)節(jié)鐵路貨運(yùn)量影響因素的政策來調(diào)控鐵路貨運(yùn)量，能夠提高鐵路運(yùn)輸系統(tǒng)的運(yùn)營效率，為鐵路運(yùn)輸企業(yè)制定市場營銷計(jì)劃提供參考，為相關(guān)鐵路部門制定鐵路相關(guān)政策提供依據(jù)并且為國家未來鐵路建設(shè)投資方向提供依據(jù)。
　　本文的研究目的是在預(yù)測未來鐵路貨運(yùn)量下降的基礎(chǔ)上，分析鐵路貨運(yùn)量的時間序列預(yù)測模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和多元線性回歸模型的預(yù)測效果和實(shí)用價值，為提高鐵路貨運(yùn)量提

2、出政策建議。
　　本文運(yùn)用1990-2014年的鐵路貨運(yùn)量歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建多個時間序列預(yù)測模型并且選擇平均相對誤差最小的四次多項(xiàng)式回歸時間序列預(yù)測模型作為最佳時間序列預(yù)測模型。通過最佳時間序列預(yù)測模型預(yù)測未來五年的鐵路貨運(yùn)量。結(jié)果顯示未來五年的鐵路貨運(yùn)量為406，833.5萬噸，407，704.9萬噸，404，408.3萬噸，396，420.8萬噸和383，200.8萬噸。鐵路貨運(yùn)量未來呈現(xiàn)下降趨勢。
　　為了應(yīng)對鐵路貨運(yùn)量未來

3、下降的問題，本文基于灰色關(guān)聯(lián)分析方法篩選出鐵路貨運(yùn)量的8個關(guān)鍵影響因素，并且構(gòu)建初步多元線性回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過逐步回歸法，鐵路貨運(yùn)量的最佳多元線性回歸模型的關(guān)鍵影響因素包括國家財(cái)政總收入、全國煤油產(chǎn)量、全國鋼鐵產(chǎn)量、公路貨運(yùn)量和水路貨運(yùn)量。國家財(cái)政總收入、全國煤油產(chǎn)量和全國鋼鐵產(chǎn)量對鐵路貨運(yùn)量有正效應(yīng);水路貨運(yùn)量和公路貨運(yùn)量對鐵路貨運(yùn)量有負(fù)效應(yīng)。通過分析時間序列預(yù)測模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和多元線性回歸模型，評價三個模型的預(yù)測效果和