国民生活水平的不断提升与电商经济的快速升级下,快递市场需求迅速膨胀,刺激快递业务量出现井喷式增长,2020年我国快递业务量已达833.6亿件,同比增长超过30%。生活水平不断提升的影响下,消费者对快递运输的时效性、便捷性、安全性和可靠性也提出了更高要求,我国快递市场面临着愈发严峻的发展形势。我国高铁运输的快速发展,为快递输送作业提供了有力的运输载体,作为高铁运输的新名片,高铁快运市场需求日趋旺盛,业务体系逐步成熟。在既有运营作业中,高铁快运以高铁确认车和客车捎带两类组织模式进行快捷货物运输,但是受到高铁客运动车组运输条件、承载量和开行时间等条件的限制,高铁快运满足消费者快递运输需求的能力仍有待加强。基于此,本文在2020年高铁货运专列面世的机遇下,引入高铁快递专列这一新模式,以我国快递运输需求的空间演化规律为基础,以高铁快运的既有运营节点为背景,对高铁快递专列运输网络进行优化。在识别筛选可行节点的基础上完成运输网络节点布局优化研究,并提出了我国高铁快递专列试点区域和网络节点规划方案。首先,建立31个省区市历年快递运输需求的空间计量模型,通过标准差椭圆模型的可视化地图揭示快递业务重心及主趋势方向的两阶段偏移规律;引入空间基尼系数和NC系数,指出我国快递运输需求网络为大型枢纽轴辐式网络,且拥有3-4个枢纽节点;通过全局&局部空间自相关分析,提出我国快递运输需求存在“东热点西冷点”的空间分布差异;建立多方空间影响因素下的地理加权回归模型,揭示CPI是影响我国快递市场需求最重要的地理性经济参数指标。其次,基于快递运输需求的数据拟合特征,选用BP神经网络预测、灰色预测和三次指数平滑预测建立“灰色指数神经网络”空间组合预测模型;通过研究高铁快递运输的可行性和适运货物种类,分析高铁快递专列对快递运输需求空间演化的适应性;基于随机效用理论构建高铁快递专列空间改进分担率模型,得到我国高铁快递专列的市场分担率为38.61%。最后,设计“宏观区域-微观节点”的高铁快递专列运输网络优化流程,建立基于31个省区市高铁快递专列预测值的空间计量模型,确定将山东、江苏、安徽、上海、浙江、江西、福建和广东在内的沿海八省（市）作为试点区域。从223个既有高铁快运运营站点中筛选出35个站点作为高铁快递专列网络的候选节点,建立基于地理加权的改进K-means聚类模型进行节点规划,最终完成我国高铁快递专列沿海八省（市）“3+8+24”的“区域性快递分拨基地-地方性快递中转节点-普通快递运输站点”的三级节点运输网络的优化构建。