随着经济的发展以及国际贸易的迅速提升，我国物流产业的发展速度更是迅猛。很显然，物流业作为朝阳产业将对我国经济发展产生日益明显的推动作用，被称之为“第三利润源"。但是，现今很多决策者忽视物流发展分析和预测的重要性，当然他们的决策也会给社会造成极大的浪费，建立科学的、可操作的物流发展分析模型，进行准确预测是实现我国物流业持续健康发展的基础性前提。　　 中国近来物流需求的增长迅速，以至于传统的方法不能准确的进行预测。如何找一个精确的预测模型也是物流行业人士一直追求的目标。研究员、决策者以及企业主都认识到选择一个能够准确预测物流需求的模型是何等的重要。　　 本文正是在这样的研究背景之下所做的实证研究。利用从1991年至2005年的数据，包括社会物流总额、第一产业国内生产总值、第二产业国内生产总值、第三产业国内生产总值、全社会固定资产投资总额、全国年末总人口、交通运输仓储邮电通信业国内生产总值、批发和零售贸易餐饮业国内生产总值、货运量、进出口总额，结合了粗糙集和自组织数据挖掘理论GMDH方法两种先进的方法对我国物流业的发展做出合理的分析和有效的预测。　　 在属性约简的研究过程中，粗糙集理论显示了它无比强大的功用。自从20世纪80年代，波兰教授Pawlak引入租糙集的概念之后，它以自身无需提供了除问题所需的数据集合之外的任何先验信息，倍受各国研究者的青睐。随着不断地发展，现在己经渗透到各个领域，其中与多属性决策问题相结合来解决实际问题，就是一个重要的方面。近年来，涌现了很多的粗糙集模型来解决多属性决策问题，最后得到决策者非常满意的决策规则，并用于生活实践之中。　　 经济系统复杂性研究着重于揭示经济对象构成的原因及其深化的历程，并尽可能准确地预测其未来的发展。这与自组织数据挖掘的两个基本任务正好吻合。因此，我们有理由相信，自组织数据挖掘方法是进行经济系统(特别是我国经济系统)的复杂性研究的一条有效途径。这也是本文研究工作的立足之处。　　 本文大体分为五部分：　　 第一章为绪论。首先介绍本文的研究背景，在我国，作为新兴产业的物流业从80年代末期开始发展，至今已经十几个年头。其在众多领域已经发展取得了长足的进步，为现代物流的持续发展奠定了物质基础。振兴我国物流业发展的主力军依然是国有一些物流企业，占领了国内绝大多数的市场，但是同国外的物流企业相比，还存在悬殊的差距。这就说明了我国物流业发展还存在着很大的潜力。其次，介绍了物流的相关概念。再则阐述国内外关于物流发展研究的现状。最后列出本文的研究思路和研究方法。　　 第二章为粗糙集和自组织数据挖掘相关理论。分别阐述了粗糙集理论和自组织数据挖掘理论的理论基础、发展历程、研究现状以及各自的优势。为后文的经济建模做好知识铺垫。　　 第三章为物流发展模型的建立。该部分用第二章所涉及的理论方法对采集到的数据进行处理，并且用软件建模。首先用粗糙集对经过预处理的数据进行属性约简；第二用客观系统分析法得出有效的变量；最后用自组织数据挖掘软件Knowledge Miner建立GMDH输入输出模型，得出结果。　　 第四章为模型的分析和预测。正如章节名称，本章主要分为两大部分。第一部分对第三章得到的模型结果进行分析；第二部分根据模型对未来我国物流的发展前景和趋势做出预测。　　 第五章为结论与展望。文中根据模型的分析预测结果做精炼的总结，并且在完成论文的前一刻，思考本文的成功所在，反省本文的不足之处。　　 本文的创新点就在于，结合使用了粗糙集和自组织数据挖掘理论，有效的实现了对我国物流发展的分析和预测。　　 本文的重点主要在以下方面：首先，与我国物流业发展相关的国民经济中的成分作为影响我国社会物流总额的变量，通过粗糙集和客观系统分析法(OSA)对变量进行筛选，选取出与我国物流业发展息息相关的经济成分；用自组织数据挖掘方法建立模型；其次，文字分析所得模型的含义；最后对我国物流业的发展前景做出预测。　　 本文的难点主要在以下方面：首先，如何在在国民经济的各项成分中选取合适的变量，所选取的变量必需与我国物流业的发展相关；其次，在确定变量的基础上，收集完整的、真实的、有效的数据也是一大难点，这也是保证本文合理有效的关键因素；再次，学习粗糙集进行属性约简，学习OSA的变量筛选以及如何使用Knowledge Miner这款软件，并且对所得出的模型结果进行合理的解释，这些都是本文的难点所在。