【摘要】由于社会物流总成本(WLCB)时间序列具有线性和非线性的特征,传统预测方法、神经网络(NN)方法都在预测分析时产生较大的误差。文章以相邻两年的WLCB的增长率的增率作为网络的输入,以此建立基于BP-ANN的WLCB预测模型,对我国WLCB进行预测,与建立在原始数据的BPNN模型进行比较,仿真实验表明,改进的BPNN模型预测准确率大大提高,从而证实了改进NN模型用于WLCB预测的有效性。