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本文根据湖北省水利厅节水示范基地大棚内多年气象资料和茄子生长、土壤水分状况，建立了以最高最低气温、最高最底相对湿度、总辐射以及10cm地温为输入向量，以实测ET为输出向量的遗传BP神经网络需水量预测模型ET(GA-BP)。研究结果表明，大棚环境内遗传算法优化后的BP神经网络模型预报效果较好，逐日预报绝对误差平均值为0.53mm／d;以旬为单位的统计中，预测标准误差为0.2141mm，有效性指数达到94.24％。