基于BP神经网络对带有噪声的二阶系统的辨识预测，采用典型的三层网络拓扑结构即输入层、隐含层和输出层，利用最小均方误差和梯度下降法，通过误差的反向传播来不断调整系统的权值阈值，使网络输出不断地逼近实际系统的输出，仿真结果表明BP网络达到了预期辨识的精度效果，实现了非线性系统的辨识预测。