摘要：BP(back propagation)神经网络是目前应用最广泛的神经网络模型,是一种反向传播网络,使网络的实际输出逐步接近某个特定的期望输出。本文以1990—2018年度云南甘蔗总产量为数据样本,选取平均气温、最低温度、最高温度、降雨量和日照5个气象因子作为预测变量,建立了甘蔗产量BP神经网络预测模型,对云南甘蔗产量进行预测研究。研究结果表明,模型具有较高的精度,相对误差在-5.7%~+4.6%的范围。通过该预测法,可为甘蔗产量的预测提供有效途径,具有较强的实用性,为甘蔗产业决策提供基本的参考依据。