农业机械学报

作者：许景辉，刘政光，周宇博

单位：西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,

关键词：冬小麦; 土壤含水率; IBAS-BP神经网络; 预测模型

基金：国家重点研发计划项目(2017YFC0403203)和陕西省水利科技计划项目(2014slkj-18)

为在节水灌溉系统中精确测量和预测根系土壤含水率，将传统天牛须算法每次迭代过程中的一只天牛改进为一个天牛种群，建立了基于改进天牛须搜索算法优化的IBAS-BP预测模型，并利用实测浅层土壤含水率数据，对深度50?cm冬小麦根系土壤含水率进行预测。结果表明，与PSO-BP预测模型、GA-BP预测模型以及原始BAS-BP模型相比，IBAS-BP模型可准确预测冬小麦根系土壤含水率，有效避免了网络陷入局部极小值的可能性，且相对误差均值仅为0.004?5。

来源：2021年第2期

《农业机械学报》期刊编辑部

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