近年来,随着在“互联网+”背景下产生的电子商务这种新兴经济形态的普及,快递行业作为沟通产业链上下游、连接商家与消费者的核心载体,已逐渐成为居民生活、经济社会发展的重要组成部分。据国家邮政局的最新数据显示,从2010年以来,我国快递行业业务量始终保持逐年增长的趋势,2020年我国快递业务量更是突破833亿件,全年快递业务量的增量（198.6亿件）接近2015年全年业务量。面对市场同质化的竞争加剧、快递企业管理运营成本高居不下的现状,本研究重点开展了基于深度学习算法的日均快递业务量预测方法研究,以期为企业日常的动态资源配置和人员调配提供技术支持,促进企业向着数字化、智能化的方向发展转型,实现管理模式的弹性化、多样化和精准化。本研究主要有以下三个研究内容和结论:（1）提出一种基于GRU深度学习算法的省级快递业务量预测模型,在完成预处理的基础上,利用Y公司全省快递业务量数据集进行实验,并与其余经典算法进行比较,讨论了平常日、节假日以及电商节三种情况时模型的有效性。实验结果表明,本章算法能准确、快速地预测日均快递业务量。本研究算法的预测准确率高达97.50%,同时,该方法抗干扰性较好,在节假日、电商活动等特殊时期,轻微的波动或者数据量急剧增加时不会对最终的快递业务量预测结果产生较大影响。（2）利用GRA方法选取快递业务量预测相关影响因素,与数据集融合,再利用PCA进行数据降维,选择主要的主成分代替原始数据的多特征进行下一步研究。提出一种基于PCA-LSTM算法的市级快递业务量预测模型,与基于LSTM、GRU和Cat Boost算法的模型相比,本研究算法的预测准确率高达96.24%,讨论了平常日、节假日、电商节和多变量情况下模型的性能,分析发现模型在特殊时期下有较好的抗干扰性,但数据集中融合的多变量对模型的影响较小。（3）利用MATLAB R2020b中的用户界面工具箱,开发设计了基于深度学习算法的快递业务量预测软件。该软件主要包括基于GRU算法的省级快递业务量预测算法和基于PCA-LSTM算法的市级快递业务量预测算法,并利用Y公司陕西省全省及各地市的数据进行了测试。试验结果表明,该软件能够完成对本研究算法的集成,实现对研究目标的快递业务量预测,其优势在于操作简单,能够可视化处理过程和结果。