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龙图腾网获悉中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司申请的专利一种用于铁路货运量的预测方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116843050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310488384.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种用于铁路货运量的预测方法、系统、设备及介质是由倪继娜;张巍;王菲;郑平标;权诗琦;刘畅;秦胜;刘海涛;游艳雯;秦欢欢;傅赟;李樱灿;程文毅;张楷唯;李小波设计研发完成，并于2023-05-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于铁路货运量的预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于铁路货运量的预测方法、系统、设备及介质，涉及铁路货运技术领域，其中，方法包括：获取目标数据，目标数据包括目标历史铁路货运量数据和目标历史铁路货运相关数据，目标历史铁路货运相关数据为与铁路货运量相关的多个目标影响因素各自对应的目标历史数据，目标影响因素为对铁路货运量具有直接影响或间接影响的因素；将目标数据输入预先构建好的目标铁路货运量预测模型中，得到目标数据对应的铁路货运量预测值。本发明解决了现有的铁路货运量预测方法未考虑与铁路货运量相关的影响因素对铁路货运量的影响情况及各影响因素之间的关系，导致对铁路货运量的预测准确度低，使铁路货运企业经营决策具有局限性和滞后性的问题。

本发明授权一种用于铁路货运量的预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种用于铁路货运量的预测方法，其特征在于，包括： 步骤S1，获取目标数据，所述目标数据包括目标历史铁路货运量数据和目标历史铁路货运相关数据，所述目标历史铁路货运相关数据为与铁路货运量相关的多个目标影响因素各自对应的目标历史数据，所述目标影响因素为对铁路货运量具有直接影响或间接影响的因素； 步骤S2，将所述目标数据中的目标历史铁路货运相关数据输入预先构建好的目标铁路货运量预测模型中，得到所述目标数据对应的铁路货运量预测值； 其中，所述目标铁路货运量预测模型是通过以下步骤得到的： 获取原始数据，所述原始数据包括第一历史铁路货运量数据和第一历史铁路货运相关数据，所述第一历史铁路货运相关数据为与铁路货运量相关的多个因素各自对应的原始历史数据； 根据所述原始数据，确定目标影响因素和所述目标影响因素对应的目标历史数据，所述目标影响因素包括直接影响因素、二级影响因素和三级影响因素，所述直接影响因素为一级影响因素，所述三级影响因素对应的目标历史数据影响所述二级影响因素对应的目标历史数据，所述二级影响因素对应的目标历史数据影响所述直接影响因素对应的目标历史数据，所述直接影响因素对应的目标历史数据影响铁路货运量； 根据所述三级影响因素对应的目标历史数据和所述二级影响因素对应的目标历史数据，构建二级影响因素预测模型，所述二级影响因素预测模型用于确定所述二级影响因素对应的第一预测结果； 根据所述二级影响因素对应的第一预测结果和所述直接影响因素对应的目标历史数据，构建直接影响因素预测模型，所述直接影响因素预测模型用于确定所述直接影响因素对应的第二预测结果； 根据所述直接影响因素对应的第二预测结果和所述第一历史铁路货运量数据，构建铁路货运量预测模型，所述铁路货运量预测模型用于预测铁路货运量； 所述目标铁路货运量预测模型包括所述二级影响因素预测模型、所述直接影响因素预测模型和所述铁路货运量预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司，其通讯地址为：100081 北京市海淀区大柳树路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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