我国是个水资源严重缺乏的国家,且水资源的时空分布极不平衡,大力发展节水灌溉对于保障国家水安全、粮食安全、生态环境的安全以及推动农业和农村经济的可持续性发展,具有重要的战略地位和作用。本文从节水灌溉适宜技术基本理论研究出发,建立了节水灌溉适宜技术评价指标体系,构建了基于模糊神经网络的节水灌溉适宜技术模型,并将适合全局寻优的遗传算法作为模糊神经网络的学习训练算法,提高了模型的适用度和准确度,该种方法为区域节水灌溉适宜技术选择提供了一种新型高效的选择方法,对区域节水灌溉适宜技术选择提供了重要的理论和方法基础,在区域节水灌溉适宜技术选择领域中具有很高的应用价值和推广价值。本文研究的主要内容如下:(1)阐述了论文研究的目的和意义,总结了国内外节水灌溉、神经网络应用现状,介绍了神经网络、遗传算法等基本理论,详细论述了本文的研究方法和技术路线。(2)通过对节水灌溉的技术理论以及对影响节水灌溉适宜技术因素的研究,建立了一套相对科学合理的节水灌溉适宜技术评价指标体系,通过减少政策因素等一些影响不大的指标体系,对指标体系进行了优化。(3)将模糊系统和神经网络相结合,利用两者各自优点,将模糊神经网络应用于节水灌溉适宜技术选择中,构建了基于模糊神经网络的节水灌溉适宜技术优选模型,并将适合全局寻优的遗传算法作为多因素多目标的节水灌溉适宜技术优选模型的学习算法,提高了模型的适用度和准确性。(4)通过对基于神经网络的节水灌溉适宜技术选择系统的需求分析、功能设计,对基于神经网络的节水灌溉适宜技术选择系统的界面进行了设计与实现,完成了交互性好、界面友好的系统。(5)通过对潍坊地区的资料整理和数据收集,应用建立的基于模糊神经网络的节水灌溉适宜技术模型和完成的基于节水灌溉适宜技术选择系统,完成了对潍坊地区节水灌溉适宜技术的选择,并对论文建立的模型的有效性和实用性进行必要的验证,为选择适合该区域的节水灌溉适宜技术提供了一种新的有效的方式和方法。