随着互联网技术的发展，铁路货运业务也逐渐趋向自动化管理，目前某铁路货运
中心的业务管理对任务推送和重点工作督办存在着人工审批流程，流程变更无法应对
的问题，而且对货运量没有一个有效的预测模型，而货运需求预测则能提高竞争力。
本文针对该问题开发了铁路货运业务管理系统。
本文首先对系统用到的　Activiti5　工作流引擎和　BP　神经网络算法进行探讨，　详细介
绍了工作流技术，　对比了Activiti5和同类工作流引擎在解决本文的流程审批时的优势，
并对比分析了三类预测算法，结合铁路货运的实际情况，选择了　BP　神经网络算法来构
建预测模型。然后是对系统的分析，某货运中心的核心需求是对任务推送和重点工作
督办的流程审批；对货运量的有效预测；对不同角色访问系统时的所拥有的权限的控
制和对用户、角色的管理；以及对其它信息的管理。在此系统分析的基础上对系统的
功能模块进行了设计和实现，　包含任务推送模块、　重点工作督办模块、　权限管理模块、
货运走势模块以及其它信息管理模块。在任务推送和重点工作督办模块使用工作流技
术实现了流程审批的自动化处理；　使用　J2EE　技术平台实现了权限管理功能和其他功能；
使用以　BP　神经网络算法构建的预测模型实现了货运量的预测，使用　MySQL　数据库构
建了系统的物理数据模型。
最后测试了系统的各个模块，测试了系统实际的运行情况，测试结果表明该系统
满足设计要求，性能方面满足响应时间的要求，货运量预测也在误差允许范围内。