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本文由王炜炜（Wang Wei-wei）撰写，作者来自中国铁道科学研究院电子计算技术研究所。该研究发表于《铁道运输与经济》期刊，2016年第38卷第4期。

学术背景
随着高速铁路的快速发展，其在运输能力、安全性、经济性、舒适性和方便性等方面对既有客流分布产生了显著影响。为了更好地分析高速铁路对铁路客流量的影响，研究将客流量分为趋势客流量、转移客流量和诱增客流量三部分，并分别建立预测模型。该研究的目的是为高速铁路运输需求分析和建设提供数据支持，同时为运输组织方案的制定提供科学依据。

研究流程
研究主要分为以下三个部分，分别对应三种客流量的预测模型：
1. 趋势客流量预测模型
趋势客流量是指基于历史数据的自然增长客流。研究采用BP人工神经网络（BP Artificial Neural Network）进行预测。具体步骤如下：
- 数据处理：选取1995-2006年的铁路客流量数据作为训练样本，2007-2010年的数据作为测试样本，并进行归一化处理。
- 参数确定：输入层节点数为3，输出层节点数为1，隐含层神经元个数为4。
- 模型预测：通过MATLAB编写BP人工神经网络算法，计算误差均方和，直至满足精度要求。

1. 转移客流量预测模型
   转移客流量是指由于高速铁路的修建及其服务特性，吸引原本选择其他运输方式的旅客改乘高速铁路而形成的客流。研究采用灰色模型（Grey Model）进行预测。具体步骤如下：

   • 数据处理：选取2004-2010年的航空客流量数据作为样本，进行一阶累加生成。
     
   • 构建灰色模型：通过灰色模型预测航空客流量，并计算客流转移系数。
     
   • 转移客流量计算：根据航空客流量预测结果和转移系数，计算转移客流量。
     

2. 诱增客流量预测模型
   诱增客流量是指由于高速铁路的建成，运输供给和服务特性改善，将隐性需求转化为实际需求引发的客流量。研究采用重力模型（Gravity Model）进行预测。具体步骤如下：

   • 建立重力模型：以地区GDP、人口数量和运输阻抗函数为基础，建立客流量计算的重力模型。
     
   • 确定模型系数：通过最小二乘法标定模型系数，确保模型具有良好的拟合度。
     
   • 预测诱增客流量：根据有无比较法原则，计算诱增客流量。
     

主要结果
1. 趋势客流量预测：通过BP人工神经网络模型预测2011-2020年北京—苏锡常趋势客流量，结果显示平均均方误差为0.075%，模型可靠性较高。
2. 转移客流量预测：通过灰色模型预测航空客流量，并结合转移系数计算2011-2020年北京—苏锡常转移客流量。结果显示，高速铁路开通后，北京—无锡和北京—常州分别约有34.73%和45.15%的旅客从民航转移到高速铁路。
3. 诱增客流量预测：通过重力模型预测2011-2020年北京—苏锡常诱增客流量。结果显示，诱增客流量在总客流量中所占比重较小，低于4%。
4. 总客流量预测：将趋势客流量、转移客流量和诱增客流量相加，得到2011-2020年北京—苏锡常总客流量预测结果。结果显示，转移客流量在铁路客流量增长中占比较大，与趋势客流量所占比重相差不大。

结论
研究通过分别建立趋势客流量、转移客流量和诱增客流量的预测模型，综合分析了高速铁路对铁路客流量的影响。研究结果表明，高速铁路开通后，转移客流量在铁路客流量增长中占比较大，趋势客流量次之，诱增客流量比重较小。该研究为高速铁路运输需求分析和建设提供了数据支持，同时为合理制定运输组织方案提供了科学依据。此外，研究还建议铁路部门加强通道营销，提高服务意识，进一步吸引客流转移。

研究亮点
1. 多模型结合：研究采用BP人工神经网络、灰色模型和重力模型三种方法，分别预测趋势客流量、转移客流量和诱增客流量，模型选择科学合理。
2. 数据支持：研究基于实际数据，通过案例分析验证了模型的可靠性，为高速铁路的建设和运营提供了有力的数据支持。
3. 应用价值：研究结果不仅对高速铁路的运输需求分析具有重要意义，还为运输组织方案的制定提供了科学依据。

其他有价值内容
研究还详细分析了高速铁路开通后，铁路与民航之间的客流转移情况，并提出了具体的营销和服务改进建议，这对铁路部门的实际运营具有重要参考价值。