纸机是一个非线性、大滞后、强耦合的复杂工业对象,水分作为衡量纸张质量的两个重要指标之一,必须得到有效的控制,但由于仪表的性能、资金等问题,一些低定量纸和高定量纸板的水分不能得到很好的控制。　软测量技术作为一门新兴的工业技术,有着广阔的应用前景,已成为过程检测技术与仪表研究的主要方向之一。本文通过建立水分的软测量模型来研究对水分的有效控制,主要内容包括:　1.　在阅读大量文献的基础上介绍了软测量技术的产生背景和应用前景,阐述了在造纸中开展水分软测量技术研究的意义和必要性。　2.　对在过程控制领域广泛应用的渐消记忆递推最小二乘法、偏最小二乘法和BP 神经网络等建模方法进行了详细的讨论,并对每种建模方法及其改进算法的特性、应用范围进行了深入的分析。　3.　建立了五个重要的水分软测量模型,即渐消记忆递推最小二乘法水分模型;主成分分析法水分模型;偏最小二乘法水分模型;BP 神经网络水分模型;偏最小二乘BP 网络(PLS—BP 算法)水分模型;对以上水分软测量模型用统一的评价指标复相关系数对它们的优劣进行了详细的分析,选出最适合水分建模的建模方法,同时对影响水分的各个因素进行了深入的分析和探讨。　本文的研究对有效控制纸机水分具有十分重要的意义,也为造纸生产过程中许多关键又难以在线控制的参数采用软测量技术提供经验和方法。