基于多影响因素融合的中欧班列开行数量预测

中欧班列是“一带一路”倡议的重要载体，科学预测班列开行数量，对合理规划中欧班列发展具有重要意义。中欧班列涉及多国贸易与运输，班列开行受诸多因素影响，融合地区生产总值、对俄罗斯、欧盟地区进出口贸易额、运输费用、运输时间等因素指标，构建基于BP神经网络模型的中欧班列开行数量与影响因素映射关系，提出一种神经网络联合遗传算法(GA-BP神经网络)的中欧班列开行数量预测方法，有效解决常规神经网络算法收敛速度慢、易陷入局部最优问题，以测算成渝中欧班列开行数量为实例，验证了方法有效性，同时分析影响因素取值变化对班列开行数量的影响，并提出对策建议，为中欧班列开行方案编制、运营管理、市场费用优化等提供决策支撑。