铁路货运量是确定铁路交通基础设施建设规模的主要依据,货运量预测结果的合理性、可靠性直接影响铁路工程项目的投资和效益,对制定未来铁路运输发展战略、合理利用资源、充分发挥铁路运输设施的效益都有着重要的意义。论文在广泛参阅有关货运量预测文献的基础上,阐述了铁路货运量预测原理、方法和步骤,综合分析了目前主要预测方法的适用范围和存在的不足,对灰色预测、回归分析、ARMA模型在货运量预测中的应用进行了比较深入的研究和探讨,并探讨了改进的灰色马尔柯夫链预测模型,以及基于移动平滑的ARMA模型。并将多个模型组合起来进行预测,充分利用其中的有用信息,扬长避短,克服了单一预测模型在铁路货运量预测中的局限性,并结合铁路货运量实际情况,实现综合预测铁路货运量的目的,为铁路运输业制定货运市场营销决策提供依据。本论文分为五个部分,第一部分阐述了论文背景、选题意义、研究目标和本人所做的工作;第二部分回顾了国内外已有文献中对铁路货运量的预测方法应用,并在此基础上,分析了目前铁路货运量预测研究中的不足之处及改进意见;第三部分铁路货运量预测模型综述,介绍时间序列、回归分析等模型的特点及计算过程;第四部分铁路货运量预测模型实证分析;第五部分本文结论和后续研究方向,提出了今后研究中需要进一步解决的问题及今后的工作展望。