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土壤墒情精准预测是实现农业智能节水灌溉的重要数据基础。以往土壤墒情预测存在预测模型参数复杂及随着预测步长增大误差累计严重的问题。本文在全面分析土壤墒情时间序列特点及其与环境影响因素间的相关性后，提出建立基于多值神经元的复数神经网络模型(MLMVN)对土壤墒情进行多变量循环多步预测，网络学习算法为基于误差纠正反馈学习算法。