在选择物流预测方法时，需要考虑以下因素：
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数据可用性：首先要考虑的是所需数据是否容易获取，数据质量是否高，是否包含足够的历史数据以支持预测模型的建立。
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预测精度：不同的预测方法对预测精度的要求不同，需要根据实际情况选择适合的方法。一般来说，复杂的算法可能会带来更高的精度，但也可能需要更多的数据和计算资源。
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预测时效性：有些物流预测需要在短时间内做出，如短期订单量预测，这时需要选择能够快速生成结果的方法。
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可解释性：有些预测方法可能效果很好，但难以解释其背后的原理，这在实际应用中可能不利于管理者理解和决策。
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成本效益：不同的预测方法可能需要不同的投入成本，包括数据采集成本、模型建立成本、计算资源成本等，需要综合考虑成本效益比。
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模型的稳定性：模型在不同数据集上的表现是否稳定，是否容易出现过拟合或欠拟合等问题。
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实时性要求：一些物流预测需要实时进行，比如实时库存管理和配送调度，需要选择能够快速更新的预测方法。
综合考虑以上因素，可以根据具体需求选择合适的物流预测方法，如基于时间序列的方法、机器学习方法、人工智能方法等，并在实际应用中不断优化和调整预测模型以提高准确性和效率。
