BP神经网络隐含层节点数的确定是神经网络结构设计中的关键问题，直接影响网络的性能和泛化能力。隐含层节点数过少会导致网络学习能力不足，难以拟合复杂数据；节点数过多则可能引发过拟合问题，降低网络的泛化性能。目前，确定隐含层节点数的方法主要包括经验公式法、试错法、剪枝算法和优化算法等，但各种方法均有其适用范围和局限性。本研究旨在系统分析现有方法的优缺点，探索更科学、高效的隐含层节点数确定策略，为BP神经网络的结构优化提供理论依据和实践指导。通过实验验证不同方法的有效性，最终提出适用于不同应用场景的隐含层节点数确定方案，以提高BP神经网络的训练效率和预测精度。