En este documento, se utiliza el método de lasso adaptativo para seleccionar variables, y se establecen diferentes modelos de redes neuronales de siete países eligiendo variables. El producto interno bruto (PIB) es una función del área de tierra en el país, tierra cultivable, población, tasa de matriculación, formación total de capital, exportaciones de bienes y servicios, y el consumo final del gobierno general de garantías y dinero amplio. Basándose en el análisis empírico de los factores anteriores de 1973 a 2016, los resultados muestran que el modelo de red neuronal BP tiene un mejor rendimiento basado en varias estadísticas resumidas, sin aumentar el número de parámetros y prediciendo mejor el PIB a corto plazo. Además, el cambio y el error del modelo son pequeños y tienen un cierto valor de referencia.