基于反向传播（BP）神经网络模型结合联合区间等间隔偏最小二乘法（SiPLS），设计了SiPLS-BP模型定量分析复杂背景下血红蛋白含量。以186个不同浓度血红蛋白的血液样本和39个不同浓度的血红蛋白仿体溶液样本的近红外光谱数据为研究对象，优选出最佳的数据集划分方法、最佳划分比例和最佳预处理方法，利用SiPLS优选波段，构建SiPLS、SiPLS-BP、全谱偏最小二乘法（PLS）和全谱BP四种定量分析模型，并进行分析对比。实验结果表明：两种样本的最佳定量分析模型均为SiPLS-BP。即使采用相同的特征波长优选方法，每个模型优选的波段也并不完全相同。对于背景复杂、样本差异性较大的混合溶液和血液，SiPLS-BP模型具有更好的预测效果，能更准确地定量分析血红蛋白浓度。研究结果为复杂背景下的血红蛋白定量分析提供了参考。