陈翠利和黄志彤来自西南交通大学交通运输学院，他们的研究论文《铁路客运专线客流量预测分析》于2008年发表在《交通科技与经济》期刊上。这篇论文聚焦于铁路客运专线客流量的预测方法，旨在为客运专线的规划、运营和站场设计提供科学依据。

论文首先指出，客流预测是客运专线各项工作的基础研究课题。在“十一五”规划期间，中国计划建设9800公里的客运专线，这涉及到列车的开行与组织、车站的修建与改造以及乘客的疏散与换乘等问题。这些问题的解决都依赖于准确的客流量预测，因此研究客流预测方法具有重要的现实意义。

论文将客运专线的客流量分为三部分：趋势客流量、诱发客流量和转移客流量。趋势客流量是指由社会经济发展决定的旅客运输需求，通常呈渐进增长状态，与地区经济发展呈正比关系。预测趋势客流量采用时间序列模型，反映客运量随时间延伸与社会经济发展的变化趋势。这部分是构成未来客运专线的主要客流量，记为q0_ij。

诱发客流量是指由于新建线路在运输能力和服务特性上的改善，将“隐性”需求转化为“实际”需求所带来的客流量。论文采用重力模型对诱发客流量进行预测。重力模型中，i、j间的客流量q_ij与节点客流影响因素（势能因素）e_i、e_j以及运输阻力r_ij相关。运输阻力包括旅行时间、票价和疲劳度等因素。通过计算既有铁路和客运专线的运输阻力r_oij和r_dij，可以得出诱发率r_a和诱发客流量δq_ij。

转移客流量是指由于客运专线的修建及其较好的服务特性，使原本选择其他运输方式的旅客改选客运专线而形成的客流。论文采用改进的重力模型对转移客流量进行分析。在运输通道内，分配到k线路的客流量q_kij与总客流量q_ij和运输阻力r_kij相关。通过计算运输阻力变化后的分担率r_dkf，可以得出转移率r_b和转移客流量δq_ij。

最终，客运专线的总客流量为趋势客流量、诱发客流量和转移客流量的总和，即q = q0_ij + δq_ij + δq_iij。这种预测方法能够反映不同时期客运专线客流随各种影响因素变化的情况，为建成初期的急剧增长提供较合理的预测值。

论文的结论指出，客运专线的客流预测在建成初期和运营稳定之后会有很大不同，因此将客流量作为一个整体进行预测必然会在某些时期出现较大偏差。通过分别预测趋势客流量、诱发客流量和转移客流量，可以提高预测的精确性。此外，论文采用的重力模型在研究中较为成熟，计算模型及参数的标定都是可行的。

这篇论文的亮点在于将客运专线的客流量细分为三部分，并针对每部分的特点采用不同的预测方法，提高了预测的准确性。此外，论文还指出了预测方法在实际应用中的局限性，例如趋势客流、诱发客流和转移客流之间的界限不可能完全划分清晰，但这些微小偏差对整体预测结果的影响不大。

这篇论文为铁路客运专线的客流量预测提供了科学的方法和理论支持，具有重要的学术价值和实际应用意义。通过改进预测方法，论文为客运专线的规划、运营和站场设计提供了更为合理的依据，对推动中国铁路运输业的发展具有积极的作用。