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　　其次为了预测得到奖牌榜前十名的排名先后顺序以及各国所获奖牌的数量， 综合考虑可能影响奥运会奖牌榜排名的11个因素：人种、国土面积、海陆总面积、 政体、国民生产总值（GDP）、人均GDP、人口数、出生率、死亡率、东道主效应 和历届各类奖牌数，建立了基于BP神经网络的预测模型。为了使得结果更加准确， 我们选择Sigmoid函数作为激励函数，线性函数作为输出函数。设定输入层节点 为11，第一层隐含层节点数为10，第二层隐含层节点数为8，输出层节点数为1。 根据各因素的具体数据，选择Levenberg-Marquardt算法来训练网络。最后使用 MATLAB R2014a求解，得到预测的2016年里约奥运会奖牌榜前十名依次为：美国、 中国、俄罗斯、日本、古巴、德国、英国、韩国、西班牙、澳大利亚。同时得到 了各国所获奖牌情况（见表5）。