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采用灰色关联分析法筛选出江西省铁路货物周转量的主要影响因素，在此基础上建立了BP神经网络预测模型，并采用多元线性回归模型、二次指数平滑法、灰色GM（1,1）模型分别对江西省铁路货物周转量进行预测，再对结果进行比较和误差分析。研究表明，BP神经网络模型预测精度明显高于其它三个模型，平均误差为0.76%，可用于实际预测。