煤炭是中国的基础能源,支撑着国民经济的高速发展。在未来的一段时期,煤炭的基础能源地位不会改变。要合理利用煤炭资源,保证中国经济的健康发展,煤炭需求的预测必不可少。近年来煤炭需求的预测存在一定的不足,精度较低。人工神经网络是一门新兴的边缘科学,在复杂系统的建模问题上表现出了它的优越性。作为人工神经网络的一种,BP神经网络具有高速计算和学习的特性,具有理论上逼近任意非线性连续函数的能力,在信息不充分的条件下,在预测等方面能取得很好的应用效果。本文阐述了BP神经网络的基本原理,针对传统BP网络结构和算法的不足,提出BP神经网络模型的改进方法,给出基于BP神经网络的煤炭需求预测模型。基于BP神经网络的煤炭需求预测模型的基本原理是:假设未来煤炭需求和以往煤炭需求服从同一分布,以往的煤炭需求量是已知的,未来的煤炭需求量是未知的,通过BP神经网络对以往煤炭需求量的变动进行模拟,得出以往煤炭需求量的一般模型,然后通过得出的一般模型得出未来煤炭的需求量。上述程序通过MATLAT6.5编程实现。基于BP神经网络的煤炭需求预测,为煤炭需求的研究提供了一种新的工具。