1. 研究目的与意义
进行货物量预测有助于交通系统规划，若是依照以往的经验主义继续预测，那么在日新月异变化无穷的今天，很可能与实际情况相违背，无法满足货运的需求，亦或是远远超出，造成国家资源的浪费。
故而，准确的预测能够帮助决策者规避风险，在资源有限的情况下，提高货物的运输效率，满足人民日益增长的生活需求。
同时，从长远的角度上来看，准确的货物量预测能够帮助运输企业一定程度上了解未来的市场形势与走向，提前做好战略部署，规避投资风险提高经济效益；短期的角度来说，也有助于制定科学的运输计划，合理的调配运输工具，提高运输效率，最典型的例子就是每年的双十一。
2. 国内外研究现状分析
2.2国内研究现状 目前，国内的前辈们作为先行者不懈地努力着探寻更准确的、更科学的、更合乎逻辑的预测方法。
提出了以下的方法：定性预测方法：(1)个人判断(2)专家会议(3)特尔菲法(4)主观概率法定量预测方法：(1)平衡法(2)运输系数法(3)时间序列分析法(4)回归分析法（5)速度比例法。
这些方法或多或少的解决了一部分的难题，但无论是偏向主观的定性预测方法还是建立数学模型定量预测方法，都是根据预测对象的变化规律,或是根据客观经济现象中复杂因果关系的分析,从而破题。
3. 研究的基本内容与计划
（1）阅读参考文献，参考相关书籍，进行初步了解；（2）总结目前货运量预测方法的国内外研究现状；（3）分析货运量内外部影响因素；（4）比较几种常用的货运量预测方法；（5）提出基于神经网络的货运量预测模型；（6）利用MATLAB软件设计神经网络货运量预测模型，并通过实例进行验证。
研究计划：（1） 1~2周，搜集相关资料，阅读参考文献，并完成文献综述和开题报告的撰写；（2） 3~5周，完成货运量的内外部影响因素分析；（3） 6~7周，通过比较几种常用的货运量预测方法，提出并设计基于神经网络的货运量预测模型；（4） 8~10周，利用MATLAB软件的GUI功能，开发一个简易的人机交互平台，实现客运量的自动预测，并通过实例进行验证；（5） 11~13周，论文初稿完成，并进行初步修改；（6） 14~15周，修改论文，做PPT材料，准备答辩；（7） 16周，进一步完善并提交论文。
4. 研究创新点
分析十九大以后市场政治新形势以及各类影响因素，比较不同的预测方法在货物量预测的可行性，从而寻找到一种新的基于神经网络的预测方法，更加科学合理地预测中小城市常规公交客运量。
