反向传播(BP)神经网络的回归预测广泛应用于连续值预测，遵循以下步骤实现：

1. 数据准备：收集输入特征和目标值。

2. 网络设计：选择BP网络结构，包括节点数、层数和激活函数。

3. 数据预处理：归一化或标准化输入和输出。

4. 网络训练：通过反向传播算法训练网络以最小化误差。

5. 网络验证：使用验证数据评估模型，并调整网络结构以提高泛化能力。

6. 网络测试：用测试数据评估训练后的网络。

7. 结果分析：评估预测精度，根据需要优化或改进网络。