摘要：本文介绍了一个基于BP神经网络的校园快递驿站排队时间预测系统开发项目。项目通过收集时段、课程安排、天气等6个关键指标数据，使用双隐含层BP神经网络进行建模，最终实现0.9的可决系数和2分钟内的预测误差。系统部署采用微信小程序形式，通过API接口连接预测模型。作者分享了从数据收集、模型训练到小程序开发的全过程经验，并指出AI生成数据存在规律性问题，建议实际应用时采用真实数据。该项目为校园快递服