为提升城市货运量时间序列预测精度,建立一种基于相关向量机(relevance vector machine,RVM)的城市货运量时序序列预测模型.结合RVM的建模与求解思想,建立城市货运量时间序列预测函数关系式;设计城市货运量时序参数预测模型实现流程,并选取均方根误差(RMSE)、模型训练时间等作为评价指标;以南京市全社会货运输(吞吐)量、公路货运总量、铁路货物发送量为例,验证模型的有效性.实例验证表明:模型对不同的城市货运量时间序列指标预测效果良好,预测精度高于灰色预测、自回归移动平均模型、支持向量机(SVM)等经典模型.