鉴于我国是一个发展中国家,煤炭会在未来相当长的时期内仍是支撑我国经济高速增长的主要能源保障。煤炭物流是煤炭产业中的一个重要环节,而煤炭物流集散、转运和配送过程中的核心是运输。我国的煤炭60%以上依靠铁路运送,但铁路煤炭运力一直不能满足煤炭的运输需求,文章借助于定性和定量的分析手段,通过对煤炭铁路货运量主要影响因素的有效把握从而建立模型,预测较为精确的需求量,为政府提供制定铁路煤炭通道发展规划的重要依据。以便于合理规划、建设物流基础设施,改进物流供给系统。论文首先深入分析煤炭铁路物流需求预测的重要性,选用用煤炭铁路货运量作为煤炭铁路物流需求的表征,通过定性分析与灰色关联度定量计算相结合的方式煤炭铁路物流需求的影响因素,为以后进行实证分析提供数据。接着提出四种煤炭铁路物流需求预测的建模方法：PSO-SVR预测模型、网格搜索-SVR预测模型、BP神经网络预测模型和煤炭铁路物流需求的组合预测模型。论文最后通过前文建立的预测模型,对1995—2011年的煤炭铁路货运量进行预测,并将上述各项预测方法的结果进行对比分析。结合国家统计局,铁道部,能源局等部门公开发布的“十二五”规划,对输入变量进行外推预测,同时,带入精度最高的PSO-SVR组合模型对2012-2015年的煤炭铁路物流需求进行预测,并给出了煤炭铁路物流的发展建议。