为了提高用水量预测精度，掌握各行业用水量的比例。本文提出了相关分析和多层感知器-神经网络（MLP）耦合模型预测行业用水量的方法。该模型首先利用相关分析方法筛选出对工业用水量影响较大的因素，然后将主因素数据输入神经网络模型进行工业用水量预测。进一步，以位于干旱地区的宁夏回族自治区为例，提取2002-2016年主要影响工业用水量的因素，训练预测模型，用于预测2017-2020年的用水量，并检验预测精度。预测结果表明，总用水量预测值与实际值多年相对误差平均值仅为0.93%。最后，利用耦合模型预测宁夏规划水平年2025年的工业用水量。预测结果表明，2025年宁夏总用水量呈下降趋势，这与相符合近年来大力推进节水型社会建设的政策相一致。