课题组成员参加国家重点研发计划课题分任务结题评审会

2020年12月12日，中国铁道科学研究院集团有限公司在同济大学召开了《铁路客货运输需求预测理论与应用技术》第三阶段报告——示范通道内OD间旅客和竞争性货物品类的运输需求预测方法研究”的成果验收会议，专家组（名单附后）听取了课题组的汇报，审阅了研究报告，经讨论形成如下意见：

研究报告提出一种结合粒子群优化（PSO）算法和长短期记忆（LSTM）神经网络模型的铁路城际短期客流预测方法，预测上海市至南京市日间的短期铁路客流；以京沪通道上海、南京、徐州三个城市为对象，采用灰色预测模型预测各城市铁路客流产生和吸引量；在社会经济、城市发展总体平稳条件下，采用增长率法预测城市间的铁路客流分布；基于高铁时代旅客差异化需求和客运产品精细化发展需求，设计旅客出行方式选择行为问卷，调查并建模预测铁路分担率，基于分担率变化对铁路旅客出行需求分布进行修正。

以义乌-宁波出口集装箱为例，提出基于“箱货值”的生成系数法预测OD间的年集装箱运输需求，建立考虑运输时间可靠性的货运方式选择模型，预测不同运输服务属性水平情景下铁路集装箱运输分担率变化和需求量变化。多OD需求预测以京沪通道沿线城市铁路集装箱发送OD矩阵为例，在预测未来年到发量的基础上，采用弗莱特法预测未来年京沪通道沿线城市铁路集装箱发送OD矩阵分布。采用正交设计和有效设计技术，开展铁路集装箱托运人选择行为调查，构建考虑运距的货运方式选择行为模型，基于多种数据源，校正模型的常数项，并用于不同运输方式服务属性水平情景下的分担率预测和需求预测，使结果更加精确。

以上海局和济南局铁路商品车发送OD矩阵为例，在预测未来年到发量的基础上，采用增长率模型和重力模型预测城市间的商品车OD分布，并提出了一种基于相关系数法的重力模型，优化了以距离矩阵为阻抗的传统重力模型。同时，通过构建铁路分担率模型，深入分析了公路、铁路运输服务属性变化对商品车托运人运输方式选择行为的影响，计算了铁路商品车分担率对不同服务属性的弹性值，预测了多种公铁运输服务情景下的铁路商品车运输需求量的影响。

课题研究工作量大，调研充分，数据详实，技术路线清晰，研究方法科学，创新性突出。研究成果可以应用于通道内OD间旅客、集装箱、商品车铁路短期运输需求预测，预判不同运输方案及服务情景条件下铁路运输需求量，有效支撑铁路客货运产品及服务设计。评审专家组一致认为课题成果达到国内领先水平，同意通过评审。

本次参与评审的包括课题方代表-曲思源高工（中国铁路上海局集团有限公司运输处），同济大学交通运输工程学院运输管理工程系张戎教授（课题组组长）、滕靖教授（系主任），以及课题组的博士研究生和硕士研究生。

附件：专家及代表名单