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BP神经网络与多重线性回归模型均可用于多因素分析及预测，但多重线性同归模型要求资料满足独立、正态性等条件，而BP神经网络对资料无确定要求，本文使用同一组数据分别建立BP神经网络模型和多重线性回归模型，并对模型的拟合能力和预测性能力进行比较，发现BP神经网络拟合能力强，预测性能稳定，可在连续型资料的因素分析及预测中进一步应用及推广。