我国是一个人口众多、幅员辽阔和多灾多难的国家。而突发救灾救急事件的应急管理包含了四个环节,分别是预防、准备、响应和恢复的四个阶段。突发救灾救急事件的应急管理包括了应急管理体系的建设、应急预案建设和实施、应急物资管理、日常的应急演练等内容。其中,应急物资管理是应急管理中一个很重要的方面。建国以来,我国中央政府的相关部门以及各级地方政府根据对所管辖地区的多年的救灾经验与灾害发生情况有组织地进行了一些应急物资储备工作。但现实对救灾救急的要求越来越高。我国目前的应急物资储备体系与救灾救急的需求之间仍然存在较大的差距。而以前中国学者对应急物流的研究多集中于构建管理体系,多采用定性研究方法来研究相关问题。而对于救灾应急物资的研究多集中于库存控制模型(研究相关补货问题)和储备模式的策略选择问题,而对实物储备模式下的供应商选择问题研究较少。故而本文的研究重点是救灾应急物资的需求预测和储备管理问题。本文首先采用径向基神经网络构建地震灾后人员伤亡人数预测模型进行人员伤亡人数预测,将玉树地震的人口伤亡人数预测值与BP神经网络的伤亡人数预测值以及实际伤亡人数进行比较。其次根据以前学者的研究成果构建估算公式,预测地震灾后短时间内消耗类应急物资和非消耗类物资的需求量。再次,将传统的ABC分类方法和Kraljic矩阵理论相结合,构建救灾应急物资分类体系,并根据每类物资的特点定性地选择相应的储备模式。最后,运用运筹学的存储理论构建了救灾应急物资的库存控制模型;运用多目标规划方法对救灾应急物资实物储备的供应商选择进行优化决策。本文的研究发现:一是分析证明了运用径向基神经网络构建的地震灾后人员伤亡模型,比以往的神经网络方法预测伤亡人数,运算更快,精度更高,并且求解的是全局最优解,这是本文的方法创新;二是运用定量分析的多目标决策方法进行应急物资实物储备的供应商选择,比以往的定性分析方法更为科学,并且也具有可操作性。