本论文以攸县黄丰桥林场作为研究对象，初步探讨了人工神经网络方法在森林经营决策中的应用，包括在森林资源预测以及立地质量评价中的应用。 在森林经营过程中，及时掌握森林资源的现状，预测其发展趋势对森林资源的宏观经营决策和管理十分重要。本论文采用人工神经网络方法建立了基于人工神经网络的森林资源预测模型，包括有林地面积预测、活立木蓄积量预测、龄级结构预测BP网络模型。分别对所建立的预测模型进行适应性检验表明，用人工神经网络的方法对森林资源的动态变化进行预测是可行的，可以满足林业生产经营的精度要求。利用所建立的森林资源预测模型可以对森林资源的动态变化进行预测预报，从而为森林资源的科学管理提供有力的科学依据。 根据黄丰桥林场的实际情况，在立地分类的基础上，采用人工神经网络方法进行立地质量评价，分别建立了杉木地位指数曲线、数量化地位指数以及可变密度蓄积量收获BP模型。采用回归方程适应性检验法分别对模型的拟合效果进行适应性检验，检验结果表明所有模型是实用的，不存在系统偏差，可以作为构成黄丰桥林场立地分类与评价体系的基础。