随着社会的进步，科技的发展，生态平衡遭到破坏，能源面临枯竭，环境问题成为了人们视野中的焦点问题。人们对此都提出了各种各样的解决方法来应付这些问题，中国更是从国家战略层面提出了科学发展观，强调人与社会、人与自然的和谐发展。自从逆向物流出现开始，在实践中就一直被一个问题缠绕，即逆向物流的不确定性。因为逆向物流的不确定性，就导致逆向物流量的预测显得困难重重，而在实践中对于逆向物流量的预测是逆向物流工作开展的基础。正是因为这些，本文在前人研究的基础上，分析逆向物流的特点，找出影响逆向物流量不确定的各种影响因素，分析关键影响因素并给出改进方法，以使逆向物流量尽可能平稳，从而提高预测的准确性。在此基础上，结合最小二乘法预测与马尔柯夫链预测的优点，建立最小二乘-马尔科夫链预测模型对逆向物流中的产品回收进行预测。本文所做工作如下：1)对影响逆向物流的因素进行分析：本文采用层次分析法首先给出影响逆向物流回收预测的因素并对其进行权重排序，之后针对其中权重最大的两个影响因素进行分析并给出了相应的应对办法。2)在解决逆向物流的不确定性使逆向物流趋于稳定后，结合最小二乘预测模型具有数据少、波动小、适合短期趋势预测的特点，再考虑马尔柯夫链预测模型在预测时能较好解决随机波动影响的特点，形成最小二乘-马尔科夫链预测模型，使逆向物流产品回收预测相对更加准确。3)以河北某公司废旧汽车回收逆向物流为例，分别采用最小二乘预测模型、马尔柯夫链预测模型、最小二乘-马尔科夫链预测模型进行预测，通过比较得出最小二乘-马尔科夫链预测模型确实具有较大的优越性。