摘要：针对茶叶物流金融运作模式选择中的复杂性以及传统优化方法的局限性，将BP神经网络理论和仿真方法引入茶叶物流金融模式优化，考虑样本数量不足的实际问题，采用B样条函数插值方法扩充数据量，构建BP神经网络模型并加以训练。结果表明：BP神经网络具有精度较高的智能学习能力，适合于茶叶物流金融模式选择优化。

关键词：bp神经网络 茶叶物流 物流金融 b样条函数插值 

单位：湖南商学院工商管理学院 湖南长沙410205 中南大学交通运输工程学院 湖南长沙410075