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磨料射流破岩射孔深度与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系,因此数学模型的建立存在很大困难。将BP网络引入该领域,建立了射孔深度的神经网络预测模型。介绍了BP网络基本原理、样本集构造、网络层数确定、隐节点个数确定的具体方法。并通过一个实例对建立的网络进行了训练与验证,结果显示,网络的平均预测误差仅为3.54%,完全满足工程需要。