Цель исследования — создание более точной модели прогнозирования материальных потоков грузовой железнодорожной станции Сиань в Китае.

   Комбинированная модель прогнозирования является более обоснованной в прогнозировании грузопотоков региональной логистики по сравнению с тремя методами: серого прогнозирования, цепей Маркова, взвешивания энтропии. Благодаря созданию комбинированной модели метод прогнозирования серого сочетается с коррекцией цепи Маркова, а прогнозируемые данные сравниваются с фактическими данными, чтобы получить более высокую точность модели прогнозирования. Создана комбинированная модель с использованием метода прогнозирования серого в сочетании с коррекцией цепей Маркова, при этом прогнозируемые данные сравниваются с фактическими данными для получения высокой точности модели прогнозирования.

   Практическая значимость — в условиях современного постпандемийного экономического развития логистические предприятия, которые не работают в соответствии с современными методами логистики, могут быть вытеснены конкурентами.

   Если железная дорога не усовершенствует логистическую инфраструктуру, логистическое оборудование, платформу железнодорожной логистической сети и т. д., она проиграет конкурентную борьбу другим видам транспорта. Для удовлетворения потребностей логистики и, таким образом, повышения рыночной конкурентоспособности, основным показателем грузовой станции является погрузка и логистический поток. Поэтому точное прогнозирование будущих изменений в логистическом потоке грузовой станции может позволить определению, нуждается ли станция в модернизации, как железнодорожная станция, или преобразовании в определенный тип логистического центра.