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通过将人工神经网络技术和分段逆回归技术相结合,提出一种针对多因素非线性时间序列数据的预测建模方法.这种方法在保证原有函数形式不变的前提下,简化了输入变量,缩小了神经网络的规模,增强了模型的泛化能力.同时利用此方法建立北京市就业人口需求总量的预测模型,证实该方法的预测效果,并且为该方法运用于实际预测建模提供参考.