在总结已有研究成果的基础上，结合经济预测理论和神经网络理论的特点，着重研究基于BP人工神经网络的区域经济预测。通过对广西的宏观经济预测，检验了基于人工神经网络模型的区域经济预测的准确性，为经济预测提供了新的工具和方法。　　 由于经济预测在国民经济发展中的重要地位，关于经济预测的方法也不断的推陈出新，论文采用的是神经网络经济预测法。神经网络法与传统的预测方法相比较，极大的改进了传统经济方法无法与时俱进的弊端。面对动态的经济变化，传统的线性预测方法有时在解释经济的发展趋势时不尽如人意，而神经网络方法具有动态非线性的特点，适合处理多变量的数量关系，具有更为广阔的应用前景。　　 以广西的具体经济数据为例，论文选择了BP神经网络算法建模，并利用MATLAB R2007A来进行网络训练和学习，同时分别对广西的国民生产总值（GDP）、第二产业产值和全社会固定投资总额这三个关键数字建立了相应的BP神经网络模型，进行实证研究。研究结果表明，运用模型所预测出来的经济数据与实际的经济数据相比，呈现相当高的一致性，而利用模型对于未来数据的预测，也基本上符合区域总体规划的发展目标。　　 通过神经网络预测法对区域经济的预测，表明人工神经网络的经济预测方法是可行和有效的，利用此方法进行经济预测对于有效指导经济决策具有很大的参考价值。同时也预示着神经网络预测法在经济管理方面将发挥更大的作用。