随着经济的发展,区域经济趋于一体化,粮食物流已经成为关系经济、民生发展的重大项目。我国要建设现代农业,就应提高农产品供应链的功能。如何降低粮食物流费用、做好物流规划,已成为区域经济快速、健康、稳定、持续发展亟待解决的问题。做好粮食物流需求预测,可以保证区域内粮食供需平衡,为持续保障粮食安全打下良好的基础,提高粮食调控的有效性。本文首先分析了灰色神经网络模型和粮食物流需求预测模型的研究现状,针对粮食物流需求复杂性、派生性和随机性等特征所造成的预测难度大的问题,引入较传统预测方法更加先进的灰色神经网络模型预测方法,它应用范围更为广泛,非线性拟合能力极强,可通过物流需求与各影响因素之间非线性映射关系的构建,来准确预测物流需求,具有较高的预测精度,对粮食物流需求预测问题非常适用。接着,本文建立以灰色模型和BP神经网络模型相结合的灰色神经网络预测模型,其中灰色模型的预测结果和粮食物流需求的影响因素为BP神经网络输入层的神经元,BP神经网络的输出为组合模型的预测结果。最后,本文以A市为典型案例进行实证研究,通过分析影响A市粮食物流需求的相关因素并进行灰色关联度计算,选取A市第一产业增加值、居民粮食消费价格指数、人口水平、农村居民常驻人口数量、全市居民人均收入作为影响因子对粮食物流需求量进行预测。接着构建灰色神经网络模型对A市2020-2021年的粮食物流需求进行预测,得到预测结果并对预测结果进行分析,对A市粮食物流发展提出建议,便于A市政府和企业进行粮食物流战略规划。对物流需求量进行科学预测,可确保物流基础设施方面盲目投资的现象得以有效避免,进而在某种程度上提升物流效率。基于对预测结果的深入研究和分析,有利于保障粮食安全、建设节约型社会、促进农业发展。