随着PC、智能手机以及互联网的不断普及,电子商务规模不断攀升,社会渗透率稳步提高,已经成为非常重要的社会零售方式。为提升电商物流效率,国家和电商企业愈加注重电商物流布局的合理化。然而高额的物流投入给企业带来了巨大压力,物流节点布局的不合理给企业长远发展埋下隐患。基于此,本文主要探究如何建立适应我国未来发展的电商物流节点布局,结合未来电商物流需求量变化,由宏观层面提出分层次、有顺序的电商物流节点发展建议。本研究结合之前学者研究成果,对电商物流布局的概念加以界定,并提出电商物流的分层布局思路;广泛收集电商物流需求影响因素,并分析与电商物流需求的相关性,选取与电商物流需求关联度较高的因素;采集关联度较高影响因素的数据,建立初始数据训练集,运用基于遗传算法的BP神经网络对数据进行训练,预测各区域电商物流需求;搭建电商物流节点分层布局模型,构建基于未来需求的电商物流节点分层布局规划,并结合国内电商物流发展现状,提出相应发展建议。根据分析结果得出研究结论:(1)区域内电商物流需求量与进出口总值、第三产业产值、邮电业务总量等7个因素关联度系数大于0.83,呈现出密切的相关性。(2)基于遗传算法BP神经网络的电商物流需求预测模型整体误差为66794万件,预测精度高于传统预测模型。(3)当电商物流中心分布在北京、浙江、辽宁、湖北、广东、陕西、四川等7区域时,整体费用最低。(4)全国66%的电商物流中心分布与结论一致,布局合理化程度有待提升。