近年来,中国经济在新常态下发生的结构转型和调整变化对货运市场的供需关系和货源结构都产生了巨大的影响。货运市场的高附加值“白货”等货物比例增加,高附加值货物的地位相比过去不断提高,客户对于货运服务需求更加多样化,这些对铁路货运服务提出了更高的要求。铁路在全面推进物流化战略背景下,积极开拓货源市场,设计多样化的服务产品和提升服务质量都成为重要手段。铁路“门到门”货物运输就是在货运需求向延伸服务、全程服务发展背景下应运而生的,铁路“门到门”货运产品是铁路货物“门到门”运输的重要载体和主要形式,开行铁路“门到门”货运产品有利于铁路吸引货源,抢占货运市场份额,增强铁路在货运市场的影响力。在“互联网+”的新时代下,云计算和大数据技术的应用场景不断丰富,融入人们的生活和工作场景中,在多个行业已经发挥了巨大的作用。在铁路运营生产工作中引入云计算和大数据技术将有效提升工作效率,改进传统的工作模式,因此本文结合云计算和大数据技术,对铁路“门到门”货运产品的设计方法进行研究,主要研究内容包括以下几个方面:(1)对铁路“门到门”货运产品设计理论进行阐述,以货物运输规划流程为基础,分别对铁路“门到门”货运产品的概念、背景、设计原则和流程进行界定,并对云环境在铁路“门到门”货运产品设计中的应用进行分析。提出了基于云平台的自建接取送达和外包接取送达两种铁路“门到门”货运产品运输组织模式,并对这两种运输组织模式的经济效益分析。最后设计铁路“门到门”货运产品云平台的运作模式、功能模块、架构框架以及运营收益分析。(2)研究了铁路“门到门”货运服务网络构建方法,分别提出基于云聚类和基于轴辐式网络模型的铁路“门到门”货运服务网络构建方法,并采用基于支持向量回归机的铁路“门到门”货运服务网络构建评价方法对构建的服务网络进行评价,在考虑货物运到时限约束基础上,改进传统轴辐式网络模型,提出铁路“门到门”货运服务网络构建数学优化模型,以列车实绩运行大数据的计算参数来代替传统优化方法的参数设置。(3)研究了铁路“门到门”货运服务网络流量分配问题。采用节点拆分方法描述铁路干线运输作业环节以及铁路运输与公路运输转运作业环节,有助于细化对铁路“门到门”运输全流程作业的研究。在改进传统的网络流量分配模型基础上构建了铁路“门到门”货运服务网络的流量分配数学优化模型,采用基于时空服务网络的K短路搜索算法生成货流可行路径集,基于优化模型提出了基于云计算的求解方法框架。在求解数学模型过程中,借助云资源和IBM ILOGCplex内置的优化算法求解器,采用IBM DOcplexcloud软件求解。(4)研究了铁路“门到门”货运产品设计问题,提出铁路“门到门”货运产品备选集生成策略,在考虑铁路干线和公路支线运输服务相关约束基础上,构建铁路“门到门”货运产品设计数学优化模型,并提出了包括数据准备阶段、数据分析阶段、服务网络构建阶段、生成铁路“门到门”货运产品备选集和货运产品设计阶段这五个步骤的铁路“门到门”货运产品设计求解方法框架,将传统分作业环节计算普速产品旅行时间的方法改进为引入铁路实际列车运行大数据计算,并将结果作为基准带入数学优化模型中利用IBM DOcplexcloud软件进行求解提升产品设计的精准性。(5)选取京广线南段武汉北至江村区段为案例背景,进行了实例验证。说明了论文研究的实用价值和意义。