【摘要】生态园林城市绿化规模的预测是生态园林城市发展中的一个核心问题，其与经济指标、社会指标、环境指标存在着复杂的非线性关系。BP神经网络由于具有良好的非线性拟合性能，而被应用于各种预测领域。首先，采用文献分析法梳理出固定资产投资额、GDP等26个影响生态园林城市绿化建设的因素。其次，以2019年被命名为国家生态园林城市的郑州市为研究对象，基于BP神经网络理论训练了生态园林城市绿化规模的预测模型，并对训练集、测试集的预测值和真实值进行对比分析。最后，通过构建路径分析模型梳理出26个影响因素中复杂的因果关系，包括直接间接影响、正负反馈、路径系数等。研究发现：训练的“26-7-1”网络结构的BP神经网络能够准确预测出生态园林城市的绿化规模，进而可为生态园林城市发展中，如何科学、合理地预测适应城市发展的绿化规模提供依据；构建的路径分析模型，可以反映城市发展中各影响因素以何种方式和强度影响生态园林城市绿化建设。