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为有效提高西北旱区参考作物蒸散量（Reference crop evapotranspiration,ET0）预报精度,在西北旱区选择5个代表性气象站点,构建10种基于思维进化算法（Mind evolutionary algorithm,MEA）优化的误差反向传波神经网络（Back propagation neural network,BPNN）ET0预报模型,并将其与Hargreaves-Samani模型、Irmak模型和48-PM模型等3种在西北旱区ET0计算精度较高的模型进行比较。结果表明：在不同输