物流园区是重要的物流节点企业和物流基础设施。物流园区物流量预测是物流园区规划建设中必不可少的环节。通过物流量预测能为规划中的物流园区选址、建设规模、基础设施规模提供定量依据;也能为正在运营中的物流园区经营、管理决策、未来的发展等提供科学的依据。本文在我国物流业发展迅速、物流园区规划建设兴起的背景下,对物流园区物流量预测进行研究。文章对国内外物流园区及其物流量预测的相关理论与文献研究进行了全面的综述,在理解分析物流量内涵的基础上,提出了物流量测算的思路和方法。在此基础上,结合物流园区物流量的特点,定性与定量分析相结合,基于神经网络智能预测的相关理论,本文构建了以时间序列神经网络、回归神经网络和非线性组合三种智能预测模型为基础的物流园区物流量的预测体系,文中的三种智能预测模型都将采用BP算法来实现。在娄底物流园区规划建设的实证研究中,根据文中提出的物流园区物流量预测的思路与流程,通过MATLAB神经网络工具箱来实现神经网络智能预测的功能,首先应用本文构建的物流智能预测体系预测出娄底综合运输量,在此基础上,借用综合运输量与物流量的关系按一定标准核算出物流量总量,然后对物流园区进行物流量的分配最终得到娄底物流园区物流量规模。通过各预测模型预测效果的对比分析,得出神经网络在物流预测体系中的可行性与优越性,其中非线性组合智能预测则比单一的预测模型具有更高的预测精度。