技术技能人才是我国经济社会发展过程中的重要人才资源。目前,我国技术技能人才缺口仍然较大,技术技能人才供需失衡问题日益凸显。从一定意义上讲,技术技能人才需求预测工作已经成为高质量技术技能人才队伍建设的基础性工作,是技术技能人才培养规划的信息来源和决策依据。基于此,本研究以技术技能人才需求预测为研究对象,基于人工神经网络原理,以全国和部分地区的技术技能人才数据为依据,通过构建我国区域技术技能人才需求预测模型,以期对未来预测我国行业发展所需的技术技能人才数量提供方法参考。本研究首先从当前加强技术技能人才需求预测工作的现实背景出发,并以梳理国内外相关的文献成果、界定相关概念为理论之基,从理论和实践两个层面阐明了技术技能人才需求预测研究的必要性。其次,借鉴已有研究中有关人才需求预测指标的相关研究成果,在此基础上构建了技术技能人才需求预测的三级指标体系,并运用相关分析法和熵权法确定了影响技术技能人才需求预测的关键指标。研究表明,要有效开展技术技能人才需求预测,必须重点考察国家(地区)生产总值、就业人数、劳动生产率、固定资产投资额、科技三项费用等关键影响因素。再次,在优选技术技能人才需求预测技术的基础上,选择适合技术技能人才需求预测的神经网络模型——BP神经网络预测模型,并以Matlab为实现平台,应用Matlab编程实现了BP神经网络预测。在此基础上,选择山西省与全国的技术技能人才数据为实证分析对象,实证检验了基于BP神经网络的技术技能人才需求预测模型,结果表明该模型具有较高精确性,可较好地用于预测技术技能人才需求变化趋势。最后,运用本研究所构建的技术技能人才需求预测模型,对2020-2025年全国技术技能人才需求量进行了预测与分析,预测结果显示,未来六年间我国技术技能人才需求将总体呈现增长趋势,且增长具有波动性特点。据此,本研究进一步提出了加强技术技能人才需求预测工作的相关建议。综合来看,本研究为进一步研究技术技能人才需求预测问题提供了一种新方法,这也将有利于提高技术技能人才需求预测工作的科学性。