物流是伴随着社会经济发展产生的一种经济现象,关于物流概念的起源主要有两种观点:其一是营销学,该观点认为物流是商品在被生产出来后,从生产部门转移到消费者手中这一过程所包含的所有活动。而另外一种观点认为:物流活动起源于军队中的后勤活动,属于军事后勤活动中的分支。因为在物流活动中,从一开始的物品采购到货物的运输,再到配送到终端点的一系列过程,和作战时的物资补给过程高度相似。本文通过梳理物流系统的运行过程与表现形态,抽象出物流系统的基本特征,结合物流系统运行的时间特征对物流运行成本进行定量分析,结合物流系统的功能特征对物流成本进行定性分析,提出时间与成本综合优化策略;结合基于成本的时间和价格对客户满意度的影响,提出动态的成本投入与收益分析方法,建立了物流系统收益最大化的实现模型。结合物流运行的基本特征与收益最大化模型,论文引入了人工神经网络辅助物流系统收益最大化目标的实现,利用神经网络预测物流系统未来收益数据与成本数据,结合收益最大化管理模型帮助物流系统制订合理的经营策略。本文详细的论述了基于BP神经网络的物流系统收益最大化模型的构建。主要包括以下几方面内容:论述了BP神经网络的背景知识以及应用于物流系统收益最大化的步骤,探讨了建立基于BP神经网络的预测模型的关键技术,包括样本的选取与数据预处理、输入变量与输出变量的选取、隐含层数及隐含层节点数的确定、初始权值和阈值的选取、激活函数、训练算法与训练参数的选取,最后建立合理的网络模型。最后,利用虚拟仿真平台的模拟数据为样本,借助Matlab神经网络工具箱建立了基于人工神经网络的预测模型。对预测结果和虚拟仿真平台模拟运行数据进行了对比分析,验证了神经网络用于物流系统收益最大化目标实现的可行性,进一步丰富了物流系统的管理理论。