深入分析了城市物流竞争力的研究现状，结合深度学习相关理论，以深层自编码器（Deep Auto Encoder，DAE）标准模型与标准算法为基础，提出了基于Widrow函数的深层自编码器动量更新算法（DAE-WMA）。依据城市物流竞争力分析数据量特点，选取三种UCI数据集，对基于误差函数的标准算法（DAE-ESA）、基于交叉熵的标准算法（DAE-CSA）以及DAE-WMA的模式分类能力进行仿真，仿真结果表明后者的性能优于前两者。依据物流竞争实力与竞争潜力，基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）通过选取7个评估维度与19个评价指标构建城市物流竞争力指标体系，