物流业是我国第三产业中重要的组成部分。近年来,在国家政策支持和电子商务平台兴起等因素的影响下,物流业呈现蓬勃发展态势。然而,规模巨大且日益增长的物流量和时有发生的突发事件给物流网络带来一系列严重的级联失效问题,如物流仓库“爆仓”,甚至物流网络瘫痪等。鉴于此,本文基于真实的物流网络对级联失效问题进行分析,旨在对现有物流级联失效研究形成有效补充、提升物流网络的稳定性,并为物流企业提供可行的参考建议。本文首先在复杂网络理论的基础上,对物流网络的定义进行说明,并介绍了衡量网络结构的特征值,在此基础上从机理分析和过程举例两个方面对物流网络级联失效问题进行描述,提炼出物流网络级联失效模型的三个重要因素,即物流节点的物流量、处理能力和失效节点物流量的分配方式。其次,在分析物流网络级联失效问题的基础上,对物流网络级联失效模型进行构建。在节点物流量设置方面,通过节点的“介数”和“度”等网络特征值进行设置;在节点处理能力方面,设置了与节点物流量的线性和非线性关系;在失效节点物流量分配策略方面,通过分析两种失效物流量分配策略,进而选择较优的基于邻居节点剩余处理能力的分配策略;根据节点物流量、处理能力的不同组合和失效物流量分配方式建立了四种级联失效模型,模型1和模型2均通过节点的“介数”设置物流量,并分别基于线性和非线性关系模型确定节点处理能力;模型3和模型4均通过节点的“度”设置物流量,并分别基于线性和非线性关系模型确定节点处理能力;此外还阐明了物流网络级联失效模型的仿真流程。然后,对物流网络级联失效问题开展实证分析。首先阐述了物流网络级联失效模型中测度成本和网络稳定性的指标;其次对真实物流网络数据进行说明,对真实物流网络结构进行分析,并通过节点平均每天的物流量验证了物流网络级联失效模型对于节点物流量设置的合理性;最后,将四种物流网络级联失效模型应用于真实的物流网络,并得到不同处理能力成本水平下的物流网络稳定性水平。最后,为了进一步确定物流网络的处理能力,本文构建了基于ARIMA模型和BP神经网络模型的集成预测模型。在收集整理物流网络物流量数据的基础上分别应用ARIMA模型和BP神经网络模型对物流网络的物流量数据进行拟合,得到单一模型的平均误差,并基于误差构建集成模型,结果表明集成模型的预测效果优于单一模型,将预测结果应用于物流网络级联失效模型,量化物流网络的处理能力。模型1可以达到的最优平均失效比例为5%,此时物流网络的处理能力为24307件;模型2、模型3和模型4达到的最优的平均失效比例为1%,物流网络的处理能力分别为26161件、24924件和25069件。企业应根据自身情况选择适合的模型及相应的处理能力。