铁路行包运量预测是铁路行包公司的一项重要的基础工作，在市场经济条件下，在运输市场激烈竞争的环境中，铁路行包运量预测对于行包公司制定正确营销战略和发展新业务具有重要意义。国内外在不同交通方式的客货运量预测方面已做了大量研究，取得了很多成果，但铁路行包运量预测还未见详细的研究报道，本文以中铁行包运输发展“十一五”规划为背景，对铁路行包运量预测进行了研究。 本文结合铁路行包运量的特点，分析了铁路行包运量的主要影响因素，提出了定量预测与定性分析相结合的综合预测方法，并对地区行包运量预测的影响因素进行了选取和标定。在对比了几种比较有代表性的定量预测方法在地区行包运量预测中的优缺点后，提出采用神经网络研究地区行包运量预测，重点将BP网络应用于分析行包运量与其影响因素之间的关系。然后建立了铁路地区行包运量预测的BP神经网络模型，探讨了模型应用时的一些关键技术与方法，包括样本的选取与预处理、输入输出变量的选取、隐层节点数的确定、初始权和阈值的选取、激活函数、训练算法与参数的选取。最后通过铁路行包运量预测实例验证，该方法在一定误差范围内揭示了铁路地区行包运量与其影响因素之间的关系，可用于地区未来铁路行包运量的预测中。