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。