近年来,国内工业技术和信息化迅速发展,企业从生产方式到管理方式都发生了空前的改变。产品成本结构发生了巨大的改变,传统的成本管理方法,已经无法反映产品的消耗,不能为企业进行成本管理和进一步的决策提供正确的信息。本文从产品成本的核算和产品成本的预测两个角度进行更加深入地研究。产品成本的预测是在作业成本核算的基础上进行的。只有精准地做好成本核算,才能够做好成本管理;只有精确地做好成本预测,才能为企业做进一步地决策打下坚实地基础。本文将传统成本核算法与一元线性回归相结合,将作业成本核算法与多元线性回归以及BP神经网络相结合对产品成本进行成本预测。在理论基础上,利用化工企业Y公司的数据实现甘油的成本预测。BP神经网络得到的精度高于90%以上,由于成本数据一般具有非线性,BP神经网络在成本预测上有普遍适用性。