神经网络预测天气的原理是通过输入大量的天气数据，如气温、湿度、风速等，训练神经网络模型来建立天气预测模型。模型通过学习数据之间的复杂关系，能够预测未来的天气情况。
神经网络利用模式识别和数据挖掘的技术，不断优化自身的参数和权重，提高预测的准确性。
这种方法能够帮助气象部门和气象学者更准确地预测天气变化，为社会公众提供更可靠的气象服务。
神经网络编程是一种计算机科学和数学的交叉领域，旨在利用人工神经网络模型来实现模式识别、分类、预测等任务。在这个专业中，学生将学习如何设计、训练和优化神经网络模型，利用数据来训练模型，以及如何使用这些模型来解决各种现实世界的问题。
此外，神经网络编程还涉及到深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域，需要具备扎实的编程和数学功底，对于处理大数据和机器学习有浓厚兴趣的人适合从事这个专业。