道路需求量预测是道路物流项目建设和规划的重要环节,科学、准确的运输需求预测是制定物流发展战略和规划、运营管理的重要依据,是道路运输持续、迅速、健康发展的有力保障。本文主要探讨了基于灰色BP神经网络组合模型在区域道路物流预测分析中的应用研究。以浙江省道路物流业为研究对象,从影响物流的经济因素出发,对浙江道路物流进行宏观需求分析,在分析道路物流预测统计指标的基础上,本文将经济总量、贸易、产业结构和消费作为影响需求量的关键因素,建立模型对道路物流需求量进行了科学、系统的预测。首先,从浙江省道路物流发展实际特点出发,对道路物流需求进行宏观分析,分别从工业化、专业市场、内外贸易和城市化四个方面加以阐述,为第三章中选择影响道路物流需求量的相关指标确定了范围。其次,对前人所研究的物流需求预测的指标理论进行探讨,从分析指标的选择原则出发,建立预测指标体系并对其中主要指标的内容加以说明,结合浙江道路物流需求的实际,选择经济总量、内外贸易、产业结构和消费水平等指标作为预测模型的相关因素变量。最后,建立灰色神经网络GNNM(1,N)组合模型对浙江道路物流需求量进行实证分析,预测结果在精度上显示比单独灰色模型和神经网络模型效果更好,同时运用马尔可夫链预测模型和Bayes统计方法对组合模型预测的需求量进行分析,将单一数值转换成相应的区间值,增加了预测结果的可信度。