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doi：https：//doi.org/10.56293/ijasr.2025.6309 IJASR 2025第8卷第8期，1月1日至2月1日ISSN：2581-7876摘要：有效的灌溉实践对于增强作物的产量至关重要，同时巩固了面对面的水资源，尤其是在面对面的水资源中，尤其是在面对面的水资源中。传统的灌溉方法通常会导致水分分布不平，水分损失过多，从而影响农作物的数量和质量。为了应对这些挑战，技术和算法方法的最新进步为更精确的灌溉系统铺平了道路。本研究旨在开发一种随机学习算法专门设计的，旨在优化滴灌系统中自行车阀的构型，该算法以其直接向植物根传递水的效率而闻名。随机梯度下降算法的实现允许对阀门参数进行动态调整。这些调整是根据从整个灌溉网络中安装的流量传感器收集的实时反馈进行的。这样的响应系统增强了灌溉实践适应不同条件的能力，包括土壤水分水平和作物需求的变化。这一创新方法的有效性得到了显着结果的证明，观察到流量均匀性的15％提高。这种改善的均匀性可确保每种工厂获得适当数量的水，从而促进更健康的生长和最大化的产量。此外，与传统的灌溉方法相比，该研究记录的水消耗降低了10％，强调了大量节省的潜力。这些进步不仅对农民有益，而且为农业中更可持续的水管理实践做出了贡献。最终，这项研究代表了农业实践中迈出的一步，强调了动态系统在优化资源使用方面的重要性。通过在灌溉系统中采用随机学习，农民可以提高作物生产率，同时促进可持续的实践，从而为子孙后代提供水资源。随着该领域的持续发展，进一步提高灌溉效率的潜力仍然有望。关键字：随机学习；滴灌；自行车阀；优化;水管理
国际应用科学与研究杂志
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