王佳颖，顼玉卿，李 媛

(河北地质大学 城市地质与工程学院，石家庄 050031)

作为全球运输网络中的重要组成部分，港口物流集货运集散、贸易出口等重任于一身，对于带动区域经济建设和整个物流业的发展贡献着巨大的力量。2021年7月，山东省政府发布《山东省“十四五”综合交通运输发展规划》，《规划》中明确表示将建设世界级港口群，青岛港作为绿色示范港重点建设。在优化运输结构的背景下，积极推进多式联运一体化发展，大宗货物“公转水”运输将成为青岛港协同力提高的新挑战。所以，实现港口资源的合理分配与均衡利用对推动海陆空的物流连接具有重要现实意义。

近年来，学者们对港口物流的关注集中于港口物流与区域经济发展关系[1-2]、可持续发展[3]、港口物流效率[4-5]以及港口物流量需求研究[6-7]。其中关于物流需求量传统的方法得到的预测值一般不具有自我修正能力，而神经网络的应用弥补了传统预测方法的缺点，但神经网络优化也有待改进。现有港口物流研究文献为本文的问题切入点提供了理论基础，本文在众学者的研究基础上建立了基于主成分分析的BP神经网络模型。实证结果显示，该网络模型表现出预测结果与实际结果误差较小、拟合效果较好、预测精度高等优势，为今后探究青岛港口物流发展提供科学依据。

一、 港口物流需求预测模型

(一)BP神经网络模型的基本原理

BP(Back Propagation)神经网络，是一种典型的非线性算法，按照误差逆向传播算法来训练样本，并根据实际输出和期望输出之间的误差值最小，由后向前不断对阈值和权值进行逐层修正，以提高模型对输入模式响应的正确率。……