审稿意见

标题： 基于麻雀搜索法优化BP神经网络的温室土壤含水率预测

作者： 魏煜嵘，马英杰，艾鹏睿

审稿意见：

一、总体评价：
本文提出了一种基于麻雀搜索算法（SSA）优化BP神经网络的温室土壤含水率预测模型，并通过实验验证了其有效性。文章结构合理，逻辑清晰，具有一定的创新性和应用价值。然而，文章在以下几个方面仍有改进空间。

二、优点：

1. 选题新颖且具有实际意义：
   温室土壤含水率预测对于优化灌溉制度、提高农业生产效率具有重要意义。文章提出的SSA-BP神经网络模型为土壤含水率预测提供了新的思路和方法。

2. 方法科学且合理：
   文章详细描述了BP神经网络和麻雀搜索算法的基本原理，并合理地将两者结合，有效避免了BP神经网络易陷入局部最优的问题，提高了预测精度和稳定性。

3. 实验设计严谨：
   文章通过乌鲁木齐地区某温室的实际数据进行实验，对比了BP神经网络和SSA-BP神经网络在不同土壤深度下的预测效果，实验结果具有说服力。

三、不足之处及修改建议：

1. 引言部分需进一步扩展：
   虽然文章提到了土壤含水率预测的重要性，但引言部分可以更加详细地阐述当前土壤含水率预测方法的研究现状及其不足，以凸显本文研究的必要性和创新性。

2. 实验数据部分需详细说明：
   虽然文章提到了数据来源和仪器率定方法，但建议增加对实验数据集的详细描述，包括数据量、采集频率、数据预处理过程等，以便读者更好地理解和复现实验结果。

3. 模型参数设置需明确：
   在描述SSA-BP神经网络模型时，建议明确给出模型的具体参数设置，如SSA算法的初始种群规模、进化代数、发现者比例等，以便其他研究者参考和复现。

4. 对比分析需更全面：
   虽然文章对比了BP神经网络和SSA-BP神经网络的预测效果，但建议增加与其他优化算法的对比分析，如遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）等，以进一步证明SSA-BP模型的优势。

5. 讨论部分需深入：
   讨论部分可以更加深入地分析SSA-BP模型在不同深度下预测精度变化的原因，并提出相应的改进措施。同时，可以探讨模型在其他气候类型和农作物上的适用性，为未来的研究提供方向。

6. 格式与规范需检查：
   请作者按照《农机化研究》的投稿规范检查文章格式，包括标题、摘要、关键词、基金项目、参考文献等的排版和引用格式。特别注意英文摘要和关键词的准确性以及与中文部分的对应性。

四、结论：

综上所述，本文提出了一种基于麻雀搜索算法优化BP神经网络的温室土壤含水率预测模型，并通过实验验证了其有效性。文章选题新颖、方法合理、实验严谨，具有一定的创新性和应用价值。但文章在引言扩展、实验数据说明、模型参数设置、对比分析、讨论深入以及格式规范等方面仍有改进空间。建议作者根据以上意见对文章进行修改和完善后重新投稿。

希望以上审稿意见对作者有所帮助，期待看到修改后的高质量文章。