陆云峰

[摘 要]世界经济全球化和区域经济一体化的快速发展，集装箱的多式联运越来越重要，海铁联运作为一个重要的运输形式有着强劲的发展潜力同时对未来的港口发展和规划提供了重要依据。根据集装箱海铁联运量数据的特征，单一的灰色GM（1，1）模型的预测精度不高。构建灰色-马尔科夫链模型和灰色-BP神经网络模型两种组合预测模型，通过对比得出灰色-BP神经网络模型的平均绝对误差在5%左右，较比单一的灰色GM（1，1）模型的11.63%和灰色-马尔科夫链模型的10.21%预测效果较好。通过灰色-BP神经网络模型预测出大连港未来4年的集装箱海铁联运量。

[关键词]海铁联运；组合预测模型；灰色-马尔科夫链模型；灰色-BP神经网络模型；集装箱

1 引 言

近年来我国“一带一路”倡议的全面推进，外向型经济的持续快速发展，港口集装箱的吞吐量增长迅速。但是在海铁联运的发展较比发达国家还有一定差距，对集装箱海铁联运量的预测就显得尤为重要，也是港口决定物流战略、经营管理的基础依据。大连是全国开展集装箱海铁联运最早的港口，大连港在1996年就开始发展了多种班列运营及经营模式，为东北乃至全国起到了引领和示范作用。多年来，大连港港海铁联运发展始终处于全国领先水平，已拥有4个大型物流中心、12个物流场站、31个物流站点，形成了庞大的内陆网络布局，覆盖东北地区50余个站点以及俄罗斯、蒙古、中亚5国和欧洲国家。集装箱海铁联运量有许多综合因素影响，如经济、社会、自然等，具有很大的随机性和模糊性，给预测会带来一定的难度。……