近年来,我国各类突发事件频繁发生,例如:2008年冰雪灾害及汶川地震、2009年禽流感、2016年洪涝灾害。这些突发事件带来的影响不容小觑,其在造成人员伤亡与财产损失的同时,还影响了社会稳定,甚至危及国家安全。因此,应急管理逐渐引起了政府、机构、企业和个人的关注,而应急管理的关键环节——应急物流,无论是在救灾过程中,比如灾情控制、受灾群众保护、救灾活动开展,还是灾后重建方面,均发挥着重要作用。本文首先在综合分析国内外应急物流、应急物流绩效相关研究的基础上,结合应急物流的特点,从应急物流绩效影响因素分析入手,根据指标体系构建原则,提出了新的应急物流绩效评价指标体系;其次,对比分析了各种绩效评价方法的优缺点,最终选择BP人工神经网络建立绩效评价模型;最后,选取应急物流案例进行应用分析,验证了模型的有效性和可操作性。主要研究工作和结论如下:(1)系统地分析了应急物流与应急物流绩效相关理论。在梳理应急物流概念的基础上,阐述了应急物流的特点、运行阶段及运作流程;探讨了应急物流绩效理论,并对应急物流绩效影响因素展开深入剖析,为构建应急物流绩效评价指标体系奠定理论基础。(2)结合指标设计原则与应急物流特点,建立了应急物流绩效评价指标体系。在指标设计“四个相统一”原则的基础上,综合应急物流影响因素,构建包含能力绩效与效益绩效两个维度的应急物流绩效评价指标体系,共25个指标。(3)分析BP人工神经网络与其它绩效评价方法在应急物流绩效评价方面的优劣。与其它方法相比,BP人工神经网络既可以对复杂问题进行拟合建模,又可以规避主观因素对评价结果的干扰,且易并行计算,有很强的鲁棒性和容错性。针对应急物流绩效评价因素复杂、信息不全的特点,选择BP人工神经网络可以得到比较准确的绩效评价结果。(4)构建了应急物流绩效评价模型并进行实证分析。运用应急物流案例数据对BP人工神经网络进行训练,建立了基于BP人工神经网络的应急物流绩效评价模型;以2016年湖北省洪涝灾害为例,用训练过的BP人工神经网络模型对其进行实证分析,得出2016湖北省洪涝灾害的应急物流绩效具体数值,验证了模型的可操作性与准确性,为客观评价应急物流绩效提供了新的思路和方法。