摘要：影响土壤的生长条件有很多种，例如气候、土壤的特性以及农作物的生长状况等，这些因素都对土壤的墒情预测产生一定的影响。因此，在进行土壤墒情预测工作时，可以应用神经网络的方法，建立神经网络预测模型。在对目前的土壤墒情预测模型的比较分析的基础上，可以使用创新的神经网络法建立土壤墒情预测的模型，通过对数据的分析总结，了解神经网络法在土壤墒情预测中起到的重要作用，并在不同地区的土壤墒情预测中都有广泛应用。本文主要对神经网络法在土壤墒情预测中的应用进行了详细分析。

关键词：神经网络法；土壤墒情；预测；应用探析

中图分类号： S152.7 文献标识码： A DOI编号： 10.14025/j.cnki.jlny.2017.18.029

对土壤墒情进行预测不仅是平衡农田水分，实现土壤、植物、大气三者的水分转化的核心内容，也是农业生产的质量和效率的重点研究部分。旱灾是主要的自然灾害之一，旱灾具有频率快、时间长等特点。对于干旱的地区，通过对土壤的水分进行预测对比，使用有效的土壤水分预测方法，对于合理利用农业天气预报，解决干旱问题的意义十分重大。

1 土壤墒情预测神经网络模型的建立

1.1 神经网络模型的概述

在传统的土壤墒情预测模型中，如果只提供简单的参数，那么模型则很难得到应用，而且许多墒情预测模型都比较复杂，在实际应用中很不方便，也存在一定的误差。因此，可以采用神经网络方法，通过建立神经网络预测模型，对土壤墒情进行准确的预测工作。……