基于机器学习算法的农田灌区需水预测模型研究综述OA

农田灌区需水精准预测是推进农业节水增效、实现水资源精细化管控的重要基础。传统经验统计模型存在参数普适性弱、区域适配能力不足等短板,难以满足复杂多源数据的分析需求。本文综述了机器学习算法在农田灌区需水预测中的研究进展,分析了主要模型、影响因子及典型应用。结果表明,随机森林、支持向量机、长短期记忆网络等算法在非线性建模和时序预测中表现优异,预测精度较传统方法提升10%~30%。多源数据融合与深度学习的引入显著增强了模型稳定性与泛化能力。未来应强化模型可解释性与智能决策应用,构建高精度、可推广的智能化预测体系,为农业节水与水资源优化配置提供技术支撑。