随着粮食流通体制改革的深入进行,粮食流通由统购统销转向市场开放。国家逐步转向对粮食市场进行宏观调控管理,建立了国家粮食储备制度。为了加强国家对储备粮食的管理,对粮库业务应用计算机管理方面的研究开发显得尤为重要,研究开发国家粮食产量的预测,加强粮食行业的企业内部管理,提高企业整体管理水平,有利于各级领导对当前经济形势进行定量分析的科学预测。本文建立基于BP神经网络的粮食产量预测模型,将国家统计局发布的粮食产量数据作为模型的训练样本和测试样本。通过比较BP算法和遗传算法优化后的BP算法在粮食产量预测模型中的预测效果,表明了遗传算法优化后的BP算法比BP算法具有较快的收敛速度和较高的预测精度。最后,通过分析预测效果可以得出结论:遗传算法对BP神经网络权值和阈值的优化,达到了加快收敛速度、提高预测精度的目的。根据这种思路所建立的神经网络模型粮食产量预测方面的应用是可行的,神经网络模型在实际的粮食产量预测问题中有着广泛的应用前景。