1. 本选题研究的目的及意义
物流需求预测作为物流规划和管理的重要前提，对优化资源配置、提高物流效率和降低物流成本具有至关重要的作用。
准确预测物流需求，能够帮助企业更好地制定生产计划、安排运输线路、优化库存管理，从而提升企业的市场竞争力。
同时，政府部门也可以根据物流需求预测结果，制定相应的政策措施，引导物流产业健康有序发展。
2. 本选题国内外研究状况综述
物流需求预测一直是物流研究领域的热点问题，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者对物流需求预测的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，研究内容不断丰富，方法体系日益完善。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究以中部地区为研究对象，采用BP神经网络方法构建物流需求预测模型，并与传统预测方法进行比较分析。
主要内容包括以下几个方面：
1.中部地区物流需求现状及发展趋势分析：-分析中部地区经济发展现状、物流业发展现状以及物流需求特征。
-研究中部地区物流需求的影响因素，如宏观经济、产业结构、基础设施、政策环境等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证研究相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献研究：-系统梳理国内外有关物流需求预测、BP神经网络、中部地区物流发展等方面的文献资料，了解相关领域的研究现状、发展趋势和存在的问题，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.数据收集：-通过国家统计局、中部六省统计局、物流行业协会、相关研究机构等渠道收集中部地区近几年的物流需求相关数据，以及可能影响物流需求的宏观经济、产业结构、基础设施、政策环境等方面的数据。
3.数据分析：-对收集到的数据进行清洗、整理、加工，构建数据库。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.研究视角的区域性：-聚焦中部地区，深入分析该地区特有的物流需求特征和发展趋势，以及影响因素，相较于以往全国范围或其他区域的研究，更具针对性和实用性。
2.模型构建的科学性：-采用BP神经网络构建物流需求预测模型，相较于传统预测方法，该方法能更好地处理非线性、高维度、复杂关联的数据关系，提高预测精度。
-在模型构建过程中，充分考虑中部地区物流需求的影响因素，选择合适的输入变量和模型结构，并对模型进行训练和优化，以提高模型的预测精度和泛化能力。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 陈阳. 基于机器学习算法的物流需求预测研究[D].武汉理工大学,2022.
[2] 刘畅. 基于组合模型的中长期物流需求预测研究[D].北京交通大学,2021.
[3] 张乐. 基于GA-BP神经网络的区域物流需求预测研究[D].中南大学,2020.
