物流成本预测的方法可以分为统计模型和仿真模型两大类。
统计模型：统计模型是基于历史数据和统计方法进行预测的方法。其中，常用的统计模型包括时间序列分析、回归分析和相关性分析等。时间序列分析可以通过观察和分析过去的数据，来预测未来的趋势和模式。回归分析则可以建立变量之间的数学关系，并利用这些关系来进行成本的预测。相关性分析则用于确定不同成本因素之间的相关性程度，从而帮助预测物流成本。
仿真模型：仿真模型是通过建立系统模型和运行仿真实验来进行物流成本预测的方法。它通常使用计算机模拟技术，将物流系统抽象为数学模型，包括各种因素和变量，然后通过对模型的运行进行多次仿真实验，以得到各种情况下的成本预测结果。仿真模型可以模拟物流网络、库存管理、运输规划等方面的问题，通过调整不同参数和策略，来评估不同决策对成本的影响。
这两类方法在物流成本预测中都有广泛的应用。选择适合的方法取决于可用的数据、问题的特征、模型的复杂度以及预测的准确性要求等因素。通常情况下，统计模型适合于历史数据较为稳定的情况，而仿真模型则适用于需要考虑多种变量和复杂交互效应的场景。同时，也可以综合运用两种方法，以增加预测的准确性和可靠性。
物流成本的类别
运输成本和仓储成本：包括货物的运输费用，如道路运输的燃料费用、公路通行费、过路费、运输工具的租赁费用等；包括货物的存储费用，如仓库租金、仓储设备的折旧费用、保管费用、库存管理费用等。
信息处理成本和订单处理成本：包括货物信息的处理和传递费用，如物流信息系统的建设和维护费用、电子数据交换费用等；包括订单的处理和管理费用，如订单录入、订单跟踪、订单处理和配送调度等。
包装材料成本和库存成本：包括货物包装材料的成本，如纸箱、胶带、保护材料等；包括货物库存的相关费用，如货物滞销造成的库存积压费用、资金占用成本、库存损耗等。