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针对铝酸钠溶液成分浓度软测量模型的研究现状，为进一步提高软测量精度和命中率，提出多约束条件求解思想，建立基于BP神经网络的软测量数学模型。该模型以溶液温度和各成分浓度为网络输入变量，对应电导率为输出变量，运用BP网络误差反向传播、权数调整原理实现在多样本约束条件下的网络逆映射求解。实例验证结果表明，该模型能较好地反映铝酸钠溶液电导率与成分浓度、温度间的内在规律，泛化检验散点电导率平均相对误差为1．74％；在多约束条件下，各软测量浓度与实际浓度的相对误差≤2．5％，且浓度适应范围较宽。该研究为实现铝酸钠溶液