随着高新技术园区的快速发展，高技术园区已经成为区域经济发展的风向标，是区域经济高速发展的动力。高技术园区的经济监测、经济调控和经济走势判断迫切需要建立一套科学的经济预测方法。　　本文从数据的预处理、景气指标的选择、预测模型的构建三方面对中关村高新技术园区的经济进行了分析和预测。针对数据缺失、数据异常的特点，本文构建了基于非常态数据分类的数据修正体系。对中关村高新技术园区的数据进行数据修正和季节调整。通过时差相关分析以及峰谷对比法划分出中关村高新技术园区的景气指标，并计算出景气指标的先行期数。构建了以先行指标为BP神经网络模型输入层，总收入为输出层的景气预测模型。　　本文构建的预测模型考虑了经济指标在时间上的先行性以及季节因素的影响。在实际预测中，该模型不但能够提高预测精度，而且还能确定指标的最大预测期数。同时，该模型的创新之处还在于可以根据预测精度的需要更换相应的模型。在确定指标的先行性后，可以根据研究的需要结合其他模型以提高预测精度。