铀产品价格的变化直接决定了铀矿项目的价值,铀产品价格的预测,可提高企业的经营决策能力和抗风险能力。为提高预测的精度,采用基于改进的量子粒子群算法优化训练BP神经网络的学习算法,对铀价格进行建模预测。采用改进的QPSO算法优化BP网络的权值与阈值。将通过优化搜索得到的粒子的位置向量解码作为网络的权值与阈值,选择网络结构5-11-1对铀价格进行预测。结果表明:QPSO-BP模型的预测精度(0.15%)高于PSO-BP模型(4.55%)与BP模型(30.86%)。泛化能力指标平均相对变动值为0.002 5,预测结果的泛化能力提高。相对误差分布集中,预测结果稳定。说明该模型在铀价格预测中有效,对项目投资决策有一定的参考价值。