21世纪的竞争不再是企业与企业之间的竞争，而是供应链与供应链之间的竞争。库存管理作为供应链管理中最重要的环节之一，是实施供应链管理成功与否的关键因素。由于我国物流行业发展起步晚，发展很不健全，因此并不具备使用先进的库存管理方法的现实土壤。所以立足于我国实情来研究库存问题是很必要的。 本文选择安全库存作为研究对象，基于安全库存理论目前研究的现状，以挖掘信息为切入点进行研究和探讨。人工神经网络所独具的非线性、自适应性、并行处理等特征，使得其在模式识别、股市预测等方面取得了较为成功的应用。本文试图选取BP神经网络预测模型对安全库存进行预测。其结构如下： 第一部分：导论，主要包括研究库存问题的必要性，库存管理理论文献综述，以及论文的主要结构。 第二部分：供应链管理环境下的库存问题。重点是在理解传统库存管理方法的基础上分析供应链管理环境下出现的库存管理的新问题。 第三部分：安全库存量预测方法及神经网络模型。这一部分是论文的理论核心部分。 第四部分：依据第三部分的理论，用Matlat随机抽取的安全库存序列进行预测。通过对两个例子的实验，本文认为只要适当地调节网络的结构和参数，网络就可以很好地提取数据特征，取得满意的预测效果。