人工神经网络是一门新兴的边缘学科。它从1943年提出至今已有50多年的历史。在这50多年的发展过程中，人工神经网络的内容不断丰富，涉及的领域也越来越广，在模式识别、系统辩识、智能控制、图象处理、故障诊断、疾病诊断、经济预测等领域都得到了广泛的应用。 本文主要采用人工神经网络方法中的BP算法，针对实际经济系统进行了预测。在利用人工神经网络对地区经济预测的同时，深入研究了人工神经网络的内在机制，对原有模型进行改进，并提出了几种较为有效的神经网络新算法。具体地说，本文的工作主要集中于以下几个方面： 对前馈神经网络模型进行归纳总结，对模型提出了几种有效的改进 方案。其中包括模型算法的改进和网络结构的改进。 采用前向人工神经网络及BP算法对辽宁省的三个产业增加值、国内 生产总值以及其它几项经济指标未来几年的情况作了预测。并对预测 结果进行了分析，对辽宁省经济发展提出了一些合理化建议。 公路网合理规模的确定是公路网规划的重要内容，是公路建设宏观 控制的一个重要指标。本文成功地将人工神经网络模型用于河南省 公路网总里程需求预测中，得出较为合理、有效的预测结果。 由于BP算法存在一些不足，为了提高多层前馈神经网络的学习效率 及稳定性，本文总结了包括基于变尺度方法、共轭梯度法和最小二 乘法的几种新的神经网络算法。