使用人工神经网络（ANN）伊朗％9文章％D％j当前世界环境％r 10.12.02％p 169.2.02％p 169-178％v 22％n24％UWW.Cwejournal.org/article/421/％8 - 6月15,2013％x -抽象的：考虑到钠吸附率（SAR）对生长植物的重要性，其预测对于灌溉水质管理是必不可少的。研究了利用人工神经网络（ANN）的伊朗西北部库尔德斯坦的Chelghazy河的SAR预测。该研究将ANN的Multilayer Perceptron（MLP）应用于平均每月数据，由库尔德斯坦省的水务局于1998 - 2009年收集。MLP网络的输入参数是pH，放电，硫酸盐，钠，钙，氯化物，镁和碳酸氢盐，并且输出是SAR的预测性。结果显示了实际和预测的SAR之间的相关系数0.976，这意味着模型的准确性是可接受的。该模型使用输入参数来预测同月的SAR。灵敏度分析表明，SAR的预测仅受pH和钙的影响。总的来说，ANN的MLP可以适用于对SAR的预测，这是农业的必要参数比例。％0 - 杂志％i - ％@ - 0125-895