航运的分析和预测是航道发展战略研究中不可或缺的一环。它在航道未来的发展定位、航道基础设施建设规模的确定以及航道管理的策略制定等方面都具有重要的意义。

首先，科学准确的运量预测，是长江干线武汉合理制定航运发展规划的基础;其次，对于航运基础设施建设项目而一言，运量预测是确定其技术等级，建设规模以及对其进行经济效益和社会效益评价的重要依据之一;再次，对于航运企业来讲，准确的运量预测有助于企业科学地进行经营决策和日常管理，其科学合理地制定企业发展计划。

随着对长江干线武汉战略地位认识的不断深入，长江干线武汉基础设施建设的投入不断加强，航道“三改二”以及船闸“二改三”等一大批项目陆续纳入建设计划。基础设施建设的目的是为了满足长江干线武汉沿河区域经济进一步发展的需要，但若缺乏对运河运量需求和未来航运发展趋势的把握和认识，就会导致不能满足需要或者过度超前造成不必要的浪费。而只有通过合理、科学的方法对未来航运进行深入的分析和预测，才‘能确定建设项目的合理的技术等级和规模，才能达到既满足未来经济发展需求，又避免过度超前浪费的目的。因此，开展对长江干线武汉航运分析与预测是非常必要而且很有意义的。

总之，对长江干线武汉航运进行分析和预测，可以为长江干线武汉的航运发展的合理定位和发展战略的制定提供理论依据与数据支持，对于把握航运发展机遇，充分发挥其在国民经济、综合运输中的作用以及促进沿河社会经济的可持续发展都具有重要的意义。

目前，运量预测采用的方法很多，常用的就多达六、七十种，按照性质大体可分为两大类，即定性预测方法和定量预测方法。

定性预测方法主要是指以预测者的经验判断为依据而进行预测的方法。预测者自己掌握的实际情况、实践经验、专业水平，对未来航运发展前景的性质、方向和程度做出合理的判断。其特点在于需要的数据少、能充分考虑到不能量化的因素，比较简单可行。目前常用的定性预测方法包括:直观预测法(Delphi法)、专家预测法、头脑风暴法、主观概率法以及情景预测法等，但这类方法预测的准确性在很大程度上取决于预测人员的经验、专业理论水平以及所掌握的实际情况，因此会存在一定的主观性和片面性，准确度也往往不高。

何松涛利用神经网络的非线性的特点，建立时间序列的神经网络预测模型并将之应用于上海港港口吞吐量的预测中;蒋惠园，杨大明重点研究了三层BP神经网络的基本原理，构思了BP神经网络中长期货运量预测模型，并进行了预测，最后根据预测结果，分析了其用于预测的优缺点;钱芳利用人工神经网络技术的非线性的映射能力，建立一种非线性组合预测模型，应用到江苏省水运货运量的预测中，实践表明该模型具有较高的预测精度;王红.宋风杰在对港口吞吐量影响因素分析的基础上，应用三次指数平滑法和修正灰色模型对港口吞吐量进行了预测，通过比较发现后者具有更高的预测精度;

习宏全应用灰色关联分析方法确定影响港口吞吐量增长的最优因素，并以此因素作为相关因素和吞吐量数据序列建立GM(0，