在现实生活中，实际问题很难用线性模型进行描述。神经网络的出现大大降低了模型建立的难度和工作量。只需将神经网络看成是一个黑箱子,根据输入与输出数据,神经网络依据相关的学习规则,便可以建立相应的数学模型。但是,当数学模型的输人自变量(即影响因素)很多,输人自变量之间不是相互独立时,利用神经网络容易出现过拟合现象,从而导致所建立的模型精度低,建模时间长等问题。因此,在建立模型之前,有必要对输入自变量进行优化选择,将冗余的一些自变量去掉,选择最能反映输入与输出关系的自变量参与建模。