的研究很少，在发表的刊物上常见的研究多集中在增长率法、回归模型和神经网络模型之上。

分布模型就是用于预测各小区之间的货运量。使用得最广泛的是重力模型，即两小区之间的货运量与小区的产生、吸引货运量成正比，与小区间的阻抗（比如小区间的运输费用等）成反比，关于重力模型应用的关键在于阻抗的确定，这点我们将在本文的其余部分进行介绍。

(3)     价值-重量模型

建立不同种类货物的重量和货物价格之间的关系，将贸易量（货币）转换为货运量（吨）。预测货物的价值是一件相当棘手的工作，到现在为止除了时间序列法之外还没有研究出更合理的模型或者方法。国外在货运规划中对货物价值-重量模型的研究始于上世纪80年代，如1983年的TPR模型、1994年的VTI模型等，而至今国内还没有关于这方面研究的报导。

(4)     时间分布模型

预测不同货种不同时段的产生、吸引量，输出分货种分时段的货运OD量(单位为t)。应用该模型的主要目的是求出区域在规划年间的货运高峰量，根据规划的需求可以是区域货运的季度高峰、月高峰、日高峰和小时高峰货运量等。随着划分的细化，模型也趋于复杂，所以至今无论是国外还是国内还没有研究人员就这一问题提出完备适用的研究成果。

(5)     模式分担模型

模式分担模型是运输规划中的关键模型之一，用于预测货运模式分担率，包括公路、铁路、航空、海运、管道和由不同运输方式组合而成的联运方式的分担率，输出分货种分模式的货运OD量，如果输入的是分货种分时段的货运OD量，则输出的是分货种分时段分模式的货运OD量。在货运规划中常用的模型有：弹性模型、集计分担模型、非集计模型、微观仿真模型和多模式网络模型等。弹性模型反应单一变量（比如运输费用）对模式分担的影响，主要用于粗略的预测或者在缺少数据的时候采用。集计分担模型主要有两项式和多项式logit模型，使用以小区为单位的集计数据，在实际的货运规划中使用最广泛。非集计模型一般有多项式logit和树状logit模型，它与集计模型的区别在于所使用的数据的不同，上个世纪90年代以来，非集计分担模型成为国外货运分担模型研究和应用主流。多模式网络模型同时进行模式分担预测和货运分配，典型的有美国的STAN软件包，其核心部分是运输成本函数。