科普：神经网络法在土壤墒情预测中的应用

　　旱灾是主要的自然灾害之一，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。

　　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。

　　神经网络就是模拟人类思维的第二种方式。在神经网络模型中，BP网络是应用最为广泛的模型之一。BP网络是一种按照误差逆传播算法训练的多层前馈网络，可以学习和存储许多输入、输出模式的映射关系，在各个领域都得到了广泛的应用。

　　BP网络模型是一种前向多层网络，主要由输入层、多个隐含层以及输出层构成。每一层都有多个神经元，同一层的各个神经元之间没有相互关联，而相邻的神经元之间由权来连接。

　　神经网络具有自主学习的优势，可以自主的建立输入参数和具有可调层数的BP网络模型，这种自主学习的功能还对预测有重要的意义，因此神经网络方法在土壤墒情的预测中可以广泛的应用

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