旱災是主要的自然災害之一，對于干旱的地區，通過對土壤的水分進行預測對比，使用有效的土壤水分預測方法，對于合理利用農業天氣預報，解決干旱問題的意義十分重大。

　　在傳統的土壤墑情預測模型中，如果只提供簡單的參數，那么模型則很難得到應用，而且許多墑情預測模型都比較復雜，在實際應用中很不方便，也存在一定的誤差。因此，可以采用神經網絡方法，通過建立神經網絡預測模型，對土壤墑情進行準確的預測工作。

　　神經網絡就是模擬人類思維的第二種方式。在神經網絡模型中，BP網絡是應用最為廣泛的模型之一。BP網絡是一種按照誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡，可以學習和存儲許多輸入、輸出模式的映射關系，在各個領域都得到了廣泛的應用。

　　BP網絡模型是一種前向多層網絡，主要由輸入層、多個隱含層以及輸出層構成。每一層都有多個神經元，同一層的各個神經元之間沒有相互關聯，而相鄰的神經元之間由權來連接。

　　神經網絡具有自主學習的優勢，可以自主的建立輸入參數和具有可調層數的BP網絡模型，這種自主學習的功能還對預測有重要的意義，因此神經網絡方法在土壤墑情的預測中可以廣泛的應用

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