的研究，提出的解决问题的方法可能与实际运作中不能紧密的贴合实际，只是希望能为我国铁路客
流运输的发展提供一定的参考价值。
在铁路市场营销方面我国学者进行了诸多的研究，刘新（2008）指出市场营销对我国铁路运
输有着重要的意义，可以提高铁路资源的利用率，分清自己的优势，提高自己的竞争力。刘国琼
（2010）中指出，由于我国铁路运输市场营销观念落后，缺乏专业的营销人才在营销手段上业较落
后，缺乏灵活的应变机制，火车售票方式欠妥，临客信誉不好，导致我国铁路客运的市场份额降低，
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对此提出了细分客运市场，实施全面营销策略的对策，加大宣传力度，采取多方式售票方式以及完 善站、车设施建设、实施品牌战略等一系列方式。
二、选题的目的和意义
长期以来，铁路运输都是我国主要的运输方式，特别是现在经济高速发展，人员流动更加的 频繁，铁路运输在整个交通运输中的比重还是不断增加，在运输中发挥着巨大的作用。铁路客运量 连创新高，运力不断增大，但是目前铁路运力仍然供不应求，尤其是春运期间更是出现了一票难求 的情况。本文通过对近几年的客流量的数据进行深入的分析研究，总结了影响了对铁路客流量的影 响的因素，在充分研究的基础上运用系统工程结构中解释模型对影响因素的层次结构进行定量分析， 并且给出了适合的预测客流量的模型。通过模型来预测将来铁路的客运流量，但是目前虽然铁路客 运量逐渐增加，但是由于铁路运输没有竞争同时投资与收支不平衡等因素的影响，因此目前总体来 看，铁路运输是成亏损状态的，所以在从铁路营销的角度来分析和阐述提高铁路客运流量的方法， 达到提Hale Waihona Puke 铁路运输流量，增强铁路竞争能力的目的。
期在内，特别是像春节这样的假期由于春运的存在使得这样的模型不能更好的预测客流量进而进行
全面的指导作用，只能指导平时的铁路客运运作。张兵兵主张在全国范围内推行客运信息系统，使
得调度人员充分掌握各阶段旅客的出行规律和铁路的运力调配，这样能更好的做出服务调整，满足
人们出行的需要。刘新认为铁路部门应该提高铁路运力资源的利用率，增加职工的服务意识，建立
业的迅速发展，相关的研究也不段的涌现，大量的成果应用于铁路的实际运行中，起到了指导的作
用。其中本文参考的文献重要有：《铁路客运面临的困境及其对策研究》（刘世峰,张廷军，1998）、
《客流预测及公铁竞争模型研究》（罗秀云，1998）、《LS-SVM 的参数优选及铁路客运市场预测》
（周辉仁,郑丕谔，2007）、《预测铁路旅客运输市场发展趋势的研究》（李卫东，2006）、《铁路客运
两方面加以考虑，更加的贴合铁路客运的实际情况，能更加有效的指导铁路的客运。汪健雄等则基
于时间序列的特征分析提出了用于客运量预测的双层正交神经网络模型，其核心思想是在网络学习
的初始阶段，将输入信息根据特征分层次处理而不是混合所有的输入信息，并在隐含层的输出采用
Gram-Schmidt 变换增加投影层，使得在训练过程中减少了不必要的网络连接。 该模型在解决短期
开题报告
题 目：《铁路客运预测分析》
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报告人：
年月日
1、文献综述
从建国后，不少的专家学者已经开始重视这个问题，希望通过对某个地区连续几年的客流量
数据的分析，包括客流量的增长的趋势和流量的趋势来预测今后几年的客流量的发展，以及在客流
的集中和分散的趋势来制定比较可行的方案来知道实际的客运运行。改革开放以后随着我国铁路行
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铁路客运量预测遇到的问题方面更加有优势。罗秀云制作了旅客咨询表，对出行旅客选择交通工具
的各种影响因素进行了调查，掌握了第一手资料，并且借助计算机技术将数据整理，利用 Logit 模
型和获得的数据建立了相应的公铁竞争模型，应用此模型对铁路客流分担率进行了分析。并自此基
础上提出了铁路客运的发展建议：我国铁路客运适宜高速列车，大力发展高速列车，同时对现有运
领域利用神经网络进行建模预测提供了一种好的思路和方法。”陈鹏,孙全欣认为基于灰色 GM(1,1)
马尔柯夫过程，同时采用模糊聚类方法的铁路客运量预测方法是一种全新的预测方法，是基于我国
铁路网整体运量预测的一种方法，在具体线路上不一定会有良好的预测效果，但在整体客运量预测
方面有着独特的优势。这种预测方法充分考虑了铁路客运量的增长趋势预测和随即变动预测，在这
专线运量预测方法研究》（任民，2008）、《铁路客流预测方法研究》（郭孜政，2005）、《基于支持向
量机的铁路客运量预测》（彭珍瑞,孟建军,祝磊，2007）、《基于灰色动态模型的铁路客运量预测与
分析》（申耀伟,Xie Xiaoru，2008）、《基于双层次正交神经网络模型的铁路客运量预测》（汪健雄,
刘春煌,单杏花，2010）、《基于模糊集理论和灰色理论的铁路客运量预测模型》（覃频频,牙韩高,黄
大明，2006）、《基于神经网络的铁路客运量优化预测》（吴昕慧.，2010）《基于灰色线性回归组合
模型铁路客运量预测》（侯丽敏,马国峰，2011）、《推行客运信息系统提升铁路客运竞争力》（张兵
兵，2011）等等，从这些文献中我们可以看到这些专家学者看到了我国铁路客运目前存在的一些问
三、研究方案：
通过对近几年的客流量的数据进行深入的分析研究，总结了影响了对铁路客流量的影响的因素， 在充分研究的基础上运用系统工程结构中解释模型对影响因素的层次结构进行定量分析，并且给出 了适合的预测客流量的模型。通过对近几年的铁路客运量数据的综合分析，利用灰色线性回归组合 模型的方法来预测未来的铁路客流量和发展的趋势，这样能根据预测的客流量的特点以及发展趋势 及时的增加运力，增强调度，保证及时的将旅客送达目的地。然后从营销的角度出发，充分利用铁 路运输的优势，强化服务理念，面向不同的消费者提出多品种、多层次的服务，为旅客提供高档次、 现代化的客运服务等措施来改进服务，同时加强铁路企业投资的管理，促进铁路客运不断地发展， 在现代化建设中发挥更大的作用。
题，并且针对这些问题提出了自己的解决办法，有些已经在实际的生产中得到了应用。吴昕慧认为
“通过采用遗传算法优化的 RBF 神经网络参数，较好的解决了 RBF 神经网络易于陷入局部最优的问
题，在对铁路客运量预测的实例应用中，通过对比显示了 GA—RBFNN 模型预测的结果稳定，收敛速
度快，精度高，可操作性好，对铁路企业的经营决策有着良好的指导意义，同时本方法为其它相关
力进行提速，并努力提高服务质量并且发展配套设施。周辉仁,郑丕谔采用最小二乘支持向量机回
归的方法在铁路客运市场中的预测，首先用遗传算法确定支持向量机的最佳数，进而建立起基于时
间序列的预测模型，从预侧结果可以看出，该方法用于铁路客运市场预测其有更高的精度。这种方
法在使用过程中，需要的时间相对更短，同时用遗传算法优化相关的参数能有效的避免过拟合和欠
桂文林,韩兆洲在国内首次将
Tramo／Seats 季节调整模型应用于客运量预测领域，季节调整模型引入了预调整模块，对交易日、
异常值等进行预调整，使因素分解更精确；分析了客运量历史和将来的趋势、季节特征，而
Holt—Winters 模型只能得到末期的上述特征，这种模型虽然预测的准确度很高，但是没有包括假
四、进度计划： 2012 年 X 月 X 日完成开题报告 2012 年 X 月 X 日完成中期报告 2012 年 X 月 X 日完成论文初稿
五、指导教师意见：
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指导教师： 年月日
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拟合的现象，具有很强的实用能力和准确的特点。侯丽敏,马国峰运用灰色预测理论构建灰色模型
GM(1，1)与线性回归的组合模型，模型改善了原线性回归模型中没有指数增长趋势和基本灰色预测
模型中没有线性因素的不足，和单一模型相比，预测精度更高，预测结果更为可靠，具有较高的实
际应用价值，也为铁路客运量预测研究提供了新的途径。
快速反应反应机制，及时的处理增强服务。
以上的这些都是专家学者们根据自己对铁路客运过程中出现的问题，客流的发展趋势来综合
分析，建立了不同的模型来对未来的铁路客流量进行预测，这样就可以及时的为铁路部门调度运力
有一定的参考价值。他们中有很多的成果已经在铁路运输的实际运作中得到了实现，表现出来了先
进性。由于作者的能力和精力有限，还有很多铁路客运中的问题不能很好的解决，本文策划于理论