本发明涉及一种基于神经网络模型的卤水自然蒸发速率预测方法,步骤为：通过室内模拟盐田获得多因素协同作用(空气温度、风速、太阳幅照强度、卤水温度、卤水浓度、卤水深度等)下卤水自然蒸发速率,最后通过BP神经网络拟合多因素与自然蒸发速率的关系,训练获得精度较高的模型。模型训练完成后,可将实际生产条件导入到训练好的神经网络中,即可快递准确地预测实际卤水自然蒸发速率预测方法。