加油站通过地下储油罐储存燃油，然而过多的库存量会造成燃油积压，不利于管理且会花费一定的储存成本；若库存量过少又可能造成油供应不足，不满足客户需求而损坏其形象，最终盈利下降。因此，确定燃油的库存量意义重大。针对加油站油品罐存量的一些特点，本文基于历史数据，运用BP神经网络模型，对加油站油品罐存量的预测进行研究。本文首先研究了常用预测的多种方法，通过对不同方法的优劣性进行简要的比较分析，确定了本文选用BP神经网络对加油站油品罐存量进行预测。接着，探讨了BP神经网络的基本结构、BP神经网络的算法和运一些工具对BP算法的实现等内容。最后，提出了基于BP神经网络的加油站油品罐存量预测相关算法，并对其算法进行了实现。本研究旨在建立关于加油站油品罐存量的模型，并应用BP神经网络进行预测，为加油站的油品管理工作提供理论基础。