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在分析BP神经网络建模步骤的基础上,针对BP神经网络某些不足,提出了几点改进措施。首先对原始数据进行了非线性规格化;其次,提出了记忆式初始权值和阀值;最后以确定性系数最大为依据进行参数优选,并将改进后的BP神经网络应用于需水量预测。结果表明,改进后的BP神经网络不仅提高了BP神经网络预测的精度,而且加快了BP网络运行时的收敛速度。