交通运输系统由多种运输方式构成,只有充分发挥各种运输方式的比较优势,才能降低物流成本,实现全社会运输收益最大化。其具体的实现指标之一是各种运输方式完成全社会旅客和货物运输任务的分担率,即运输结构是否合理。当前我国公路运输完成货运量的比率为74%,是铁路完成总量的7.83倍,这样的运输结构显然是不合理的。此外,通过大量调研当前货物运输的需求发现,时效性成为了托运人满意度的主要指标,因此将提高铁路快捷货物运输比重的具体措施界定为本文的研究主题,以期为铁路部门开行新的快捷货运产品提供切实可行的研究基础。托盘,作为国内外快捷货物运输中最常用的载运工具之一,得到了快速发展和广泛应用,业界也提出了“物流托盘化”和“托盘化的集装单元”等概念。本文结合铁路货场托盘使用的现状,基于1100×1100mm标准托盘,设计了一种新型的尺寸可拉伸的环保材质托盘,运用Solidworks软件针对轻木,PE高密度塑料和塑木这三种常用材质的托盘进行静载荷和动载荷有限元分析,说明托盘拉伸不同长度后的允许载荷量,并对比尺寸拉伸前后托盘在铁路运输常用运载工具的载盘效率,弥补标准托盘规格既定后无法满足运输包装繁杂货物集装化需求的不足,为包裹等货物提供有效的集装器具和实现其在快捷运输中的机械化装卸奠定基础。鉴于铁路载重能力大,货物运输组织复杂的特点,将铁路快捷货物运输划分为运量不充足和运量充足两种情况。在运量不充足时,考虑旅客列车行李车运能虚糜的实际情况,提出一种新的运输模式,即带时间窗的多包裹多列车接取送达（MPMT-PDTW）,以最小的成本实现包裹的快捷运输,同时最大限度地利用旅客列车行李车的剩余运能。在包裹利用托盘等集装器具实现集装化的前提下,考虑叉车的作业效率,行李车的有限承载能力、固定的站停时间等多重约束,将服务质量（Qo S）定义为旅客列车快捷运输的评价标准。该种快捷运输模式的特点是不需要考虑运输成本最小化,且其途中的装卸作业不影响旅客列车的正常开行。实例证明,对此问题设计的贪婪随机自适应搜索算法（GRASP）,能够很好地为各客运站的包裹快运提供切实可行的分配方案。铁路快捷运输经过多年的发展,形成了自己的产品系列,但是针对集装箱的快捷产品无法满足运输需求,如港口的集装箱内陆集疏运问题,铁路运输占比过低。因此,本文提出开行旅客列车化的铁路集装箱集疏运专列,鉴于当前客运列车“一日一图”的运行模式,需对3-5日的货运量进行预测。考虑铁路货运量时间序列的波动性和复杂性特点,提出一种新的综合分解集成预测方法VMD-FK-FK。为了降低实际数据的复杂度,采用变分模态分解（VMD）作为数据预处理（KELM）模块,将观测数据分解为若干个模态分支。采用果蝇优化算法（FK）的核极限学习机构建预测模块,预测各个模态分支。基于另一个果蝇优化算法建立集成策略,将每个模态分支的预测结果集成得到最终预测结果。实验结果表明,与其他基准模型相比,本文提出的分解集成方法可以在不同的评价标准下取得最佳的预测性能。基础数据的准确预测为铁路编制旅客列车化的集装箱集疏运专列开行方案奠定了坚实的基础。由于港口的运作有别于铁路,很多具体数据分散于各船公司及其代理人。为了得到不同站点的集疏运量,本文首先对港口不同年度和月度的集装箱吞吐量进行了K-均值聚类处理;其次为确定专列开行去向,利用“抓大放小”的思想,运用Arc GIS对港口400公里范围内的辐射区域进行划分;然后利用GDP占比,以上海港为例,确定其辐射区域内的集装箱集疏运办理站,并将聚类处理后的数据分摊到各办理站,据此采用VMD-FK-FK方法可得到各办理站的预测数据。在此基础上建立多目标规划模型,设计改进的NSGA-Ⅱ算法进行求解,实现专列运行时间最短与运输收益最大化的目标。运用MATLAB编程得到上海港预测日的集疏运专列开行方案的非支配可行解集,结果表明专列的开行不仅能够有效的缓解港口的集疏运矛盾,为铁路部门带来可观的运输收益,同时使得港口的集疏运结构趋于合理。