随着经济一体化的发展，物流在实现资源优化配置中的地位日益重要，对经济的贡献越来越大。区域物流是区域经济的主要构成要素，从区域经济发展的角度看，从单个企业物流合理化走向区域物流合理化，是社会经济发展的必然趋势。因此，规划和建立完善的区域物流网络体系具有十分重要的意义，而区域物流需求预测研究是其中一个重要的环节。建立科学合理的预测模型，对物流需求进行定量预测，能够为制定区域物流发展政策、确定物流基础设施建设规模、分析物流市场态势提供定量的决策依据。 本文针对区域物流需求分析中的需求量预测问题进行了以下研究： (1)基于区域经济的区域物流需求预测基本理论研究。采用定性分析与定量分析相结合的方法，通过研究得出区域经济与区域物流需求之间存在极强的相关性，以及通过区域经济水平进行区域物流需求预测的可行性等结论。 (2)通过研究区域物流需求量历史数据规律，建立基于灰色理论的区域物流需求预测模型，对灰色模型进行了改进，加入一阶缓冲算子以及采用等维灰数递补方法，有效地提高灰色预测模型在区域物流需求量预测中的适用性。 (3)区域物流与区域经济存在密切关系。从决定区域物流需求的经济因素出发，利用BP神经网络的非线性拟合能力，建立两者的非线性关系；针对模型外推预测能力不足问题提出改进方案，采用灰色模型与神经网络相结合进行预测研究。 (4)研究过程以广东省物流需求预测为实证分析，通过对两种思路建立起来的模型的预测效果进行对比分析，证明本文提出的利用神经网络进行区域物流需求预测的有效性，为区域物流需求预测提供了一种新的预测方法和思路。 本文的特色及创新之处在于利用驱动区域物流需求的区域经济影响因子来预测区域物流需求，并将BP神经网络很好的运用到区域物流预测建模中来。本文研究证明这是一个有效的研究方法，准确性高，且能对每个影响因子对物流需求指标的影响程度进行进一步研究，这是本文将来的发展方向之一。