基于Matlab的神经网络预测模型研究主要涉及到的是人工神经网络（ANN）在物流系统中的应用，通过模拟非线性系统的特性进行预测。Matlab作为该研究的实验仿真平台，它在数据处理和神经网络构建方面提供了强大的工具箱，使得预测模型的建立和验证更为便捷和高效。
在物流系统中，由于存在着多种复杂的影响因素，传统的预测方法如指数平滑、灰色模型和回归分析等都面临无法精确建模的挑战。这些方法往往需要事先建立明确的数学模型，并对影响预测对象的函数形式有所了解。而神经网络能够克服这些局限性，它不需要明确的数学函数模型，而是通过输入和输出数据的训练，获得数据间的映射关系来实现预测。
神经网络预测模型的研究已经成为预测方法研究的重要内容，原因在于神经网络具有以下优点：它可以模拟多变量之间的映射关系，而不需要对输入变量进行复杂的假设；并且它能够在理论允许的范围内以任意精度逼近目标函数，从而实现高精度的预测。
文章中提到的MATLAB仿真实验是基于BP（Back Propagation）神经网络进行的。BP神经网络是一种多层前馈神经网络，它包含输入层、隐藏层（一个或多个）和输出层。每层中包含若干个神经元，它们之间通过权值连接。在训练过程中，网络通过调整这些权值使得网络输出接近目标输出。BP神经网络的训练过程可以分为以下几个步骤：
1. 初始化网络：首先确定网络的结构，包括层数、每层神经元的数量、传递函数等。然后，将各层的连接权重和阈值初始化为较小的随机数。
2. 网络训练：输入一组训练数据，通过前向传播算法计算出网络的实际输出。然后根据输出误差，通过反向传播算法计算误差在各层的梯度，并据此调整网络权重和阈值。这一过程重复进行，直到满足预定的训练目标，如误差达到最小值或训练次数达到设定值。
3. 预测：一旦网络训练完成，就可以用这个训练好的网络对新的输入数据进行预测。通过输入预测因子的值，网络计算出预测目标的值。
在使用Matlab进行神经网络预测模型的仿真实验时，可以通过Matlab的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）来完成上述过程。这个工具箱提供了丰富的函数和图形界面，可以帮助研究者设计和训练网络，以及进行后续的模型分析和预测工作。
基于Matlab的神经网络预测模型研究提供了一种有效的解决方案，用于处理实际应用中的复杂非线性预测问题，而且在物流系统中显示出其优势和应用潜力。通过Matlab软件平台，研究者可以更加方便地构建、测试和验证神经网络预测模型。
