基于人工神经网络的农作物生长各阶段需水量预测模型

本发明提供了基于人工神经网络的农作物生长各阶段需水量预测模型，涉及农业智能灌溉与人工智能领域。该模型通过采集包含地域信息、作物类型、生长阶段、供水量及产量等多维历史数据，构建以供水量与生长阶段为关键输入变量的神经网络模型，并输出单位面积产量预测值。在模型训练完成后，利用反向优化策略，确定各阶段最大化产量所对应的最优供水量。同时，支持在水资源约束条件下联合优化多个生长阶段的供水组合，实现作物全周期水分调控。该模型具有强泛化能力与预测精度，可适用于不同作物、不同地域与多种气候情境，并可嵌入智能灌溉系统中，结合实时传感器数据动态更新预测结果，提升农业用水效率与作物产量水平。