BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种广泛应用的多层前馈神经网络，它通过反向传播算法来调整权重，以最小化预测输出与实际输出之间的误差。在Java编程环境中，实现BP神经网络可以帮助开发者进行复杂的非线性数据建模和预测任务。BP神经网络结构由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收数据，隐藏层负责复杂数据转换，输出层产生最终的预测结果。工作原理包括前向传播、误差计算、反向传播和权重更新。Java实现的关键步骤：定义网络结构、初始化权重、前向传播、误差计算、反向传播及权重更新。最后通过训练集进行迭代，完成网络的训练和预测。