摘要： 【目的/意义】数据挖掘是从庞大数据中挖掘出有潜在价值信息的信息处理技术，它包括神经网络、遗传算 法、粗糙集、支持向量机和决策树等多门技术，其中神经网络法具有良好的自学习和含联想储存功能，能够高速寻 找优化解，有效提高需求预测准确率。【方法/过程】本文利用BP神经网络具有的优异非线性逼近能力，以我国天然 气需求量预测为例，对需求量数据进行训练并采用L-M算法进行改进，最终提高对天然气需求量的预测精度。【结 果/结论】实验结果证明，利用数据挖掘中的BP神经网络非线性预测优势能准确捕捉天然气需求预测的变化趋势， 为精准预测需求提供了一种有效的工具。
