<跨度样式=“Font-Family：Arial，Helvetica，Sans-Serif”>考虑到生长植物的吸附率（SAR）的重要性，其预测至关重要水质管理灌溉。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收集，1998 - 2009年。MLP网络的输入参数是pH，放电，硫酸盐，钠，钙，氯，镁和碳酸氢盐，输出是SAR的预测。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。敏感性分析表明SAR的预测仅受pH和钙的影响。总的来说，ANN的MLP可以适用于预测SAR，这是农业的必要参数比例。
