BP神经网络是一种多层前馈神经网络，通过误差反向传播算法进行训练，能够有效处理非线性时间序列预测问题。该网络由输入层、隐含层和输出层组成，通过调整各层之间的连接权值和阈值来最小化预测误差。在时间序列预测中，BP神经网络可以利用历史数据建立输入输出映射关系，从而对未来值进行预测。其优势在于能够自适应学习数据特征，无需预先假设数据分布形式。然而，BP神经网络也存在训练速度慢、易陷入局部极小值等缺点，需要通过改进算法或结合其他技术来优化预测性能。