摘要：铁路行包运量预测是以运输需求和内部供给为导向，综合考虑各种影响因素，对行包运量现状和发展的正确把握。探讨利用人工神经网络结合主成分分析的方法，建立铁路行包运量预测模型，解释并预测行包专列开行后铁路行包运量的增长趋势。实例分析的仿真结果表明，采用主成分分析法的广义回归神经网络模型结构简洁、预测精度高、收敛速度快，对相关铁路部门和企业的决策具有参考意义。

关键词：铁路行包运输 主成分 广义回归神经网络 运量预测 

单位：中国铁道科学研究院运输及经济研究所 北京100081