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摘要
针对大宗货物运输需求预测的复杂性，以货物产量为基础，提出了一种基于产运系数的大宗货物运输需求预测方法，并根据大宗货物的运输需求发展趋势确定了运输结构调整路径。以黑龙江省为例，综合考虑粮食产量的化肥施用量、农村用电量、农业机械总动力、粮食作物播种面积等影响因素，建立了GM(1,1)模型以及GM(1,1)-MLP神经网络模型进行粮食产量预测，并应用实际数据进行了验证。根据黑龙江省常住人口、常住人口城镇化率、粮食产量、中国城镇居民和农村居民人均粮食消费量等统计数据确定黑龙江省粮食产运系数，综合粮食产量预测值和产运系数预测了未来几年粮食运输量，以此分析黑龙江省粮食运输需求趋势，为黑龙江省大宗货物运输结构调整方案制订提供了依据。结果表明：与GM(1,1)模型相比，构建的GM(1,1)-MLP神经网络模型进行粮食产量预测，预测精度提高了1.68%;采用产运系数搭建粮食产量与运输量之间关系进行粮食运输需求预测具有可行性；根据预测结果，黑龙江省粮食运输需求将持续增长，仍是黑龙江省大宗货物运输对象的主要组成，积极调整粮食运输结构，推进中长距离的粮食运输转向铁路运输，公路运输作为铁路运输两端的短驳分拨，实现公铁联运，对于优化黑龙江省大宗货物运输结构具有重要作用。
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