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針對現有的固定端傳感器土壤墑情監測預測系統架設成本高、傳感器易損壞、預測精度較低等問題，設計并實現了基于非固定無線傳感器組網與改進灰狼算法優化神經網絡的土壤墑情監測預測系統。系統使用非固定即插即用式傳感器藍牙組網收集墑情數據，使用高精度多源定位接入融合方法進行廣域室外高精度定位。在算法方面，針對灰狼算法在迭代中后期易陷入局部最優等問題，提出一種基于末尾探索者策略的改進灰狼算法。首先，根據種群個體適應度值排名，在原有算法個體類型中增加探索者類型。然后，將種群搜索分為三個時期：活躍探索期、周期探索期和種群回歸期。最后，在每個時期使用特有的位置更新策略進行探索者位置調整，使得算法在探索初期更具隨機性，在探索中后期依然保持一定的解空間搜索能力，從而增強算法的局部最優回避能力。使用標準函數進行算法性能測試，并將該算法應用于優化土壤墑情神經網絡預測模型問題，使用某市2號試驗田的數據進行實驗。實驗結果表明，所提算法與直接神經網絡預測模型相比，相對誤差下降約4個百分點；與傳統灰狼算法、粒子群優化（ PSO）算法優化模型比較，相對誤差下降約1至2個百分點。所提算法擁有更小的誤差，更好的局部最優回避匏力，能有效提高墑情的預測質量。
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