【摘要】针对汽车制造物流规划中体积参数的预估问题,应用深度神经网络学习方法进行了输出数据损失函数设计,输入数据采集与增强和神经网络的构建。按此进行的实验结果显示此方法可大幅提高零件体积预估输出的准确性与稳定性。同时也为深度学习在物流规划日常工作中的应用提供了途径。