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目的：实现在线预测巴沙鱼片热风干燥过程中含水量的实时监控。方法：以巴沙鱼片为原料，探索在不同干燥环境中干燥温度（60、70、80、90℃）、空气相对湿度（0、20%、40%）和空气流速（8、16、28 m/s）对巴沙鱼片干燥时间和干燥速率的影响。关键因素干燥时间、干燥温度、空气相对湿度和空气流速为输入层，隐含层神经元个数为12，即时巴沙鱼片含水率为输出层，构建BP神经网络模型。结果与结论：3种干燥因素能显著影响巴沙鱼片的即时含水率和干燥速率，干燥效率最大可提升约50%，能够有效调节巴沙鱼片的干燥效率，降低产品运行成本。基于巴沙鱼片热风干燥机理构建BP神经网络模型，隐含层神经元函数计算误差较小，其RMSE（均方根误差）为0.040 0，模型运行较为稳定；预测值与实验真实值拟合程度高，其相关系数R2为0.996 5，模型预测运行便捷且准确度高，能够为干燥巴沙鱼片及相关产品提供科学依据。