English
资源说明：标题中的"基于DTW-ILC算法的农业灌溉用水量调控方法"指的是使用动态时间弯曲迭代学习控制（DTW-ILC）算法来优化农业灌溉的水量管理策略。这一方法旨在提高农业灌溉水的利用率，减少浪费，并最终实现节水目标。
动态时间弯曲（Dynamic Time Warping, DTW）是一种计算两个序列相似度的算法，常用于时间序列分析，特别是在语音识别和生物信息学等领域。在农业灌溉中，DTW被用来比较和匹配不同灌溉周期的用水模式，以找出最佳的灌溉策略。
迭代学习控制（Iterative Learning Control, ILC）是一种控制理论，通过不断迭代学习过程中的误差，逐步改善系统的性能。在农业灌溉场景下，ILC算法可以调整蓄水池的存储和灌溉过程，以使实际灌溉水量更接近预设需求。
论文中提到的两级灌溉策略是指先蓄水后灌溉。在灌溉前，根据DTW-ILC算法预测灌溉所需水量并储存在蓄水池中。在实际灌溉过程中，根据实际情况对储水量进行调整，通过反复迭代，使蓄水池的水量逐渐逼近实际灌溉需求，从而修正系统模型。同时，该方法还能提前储备下次灌溉所需的水量，预防干旱导致的无水灌溉问题。
通过仿真结果，研究证明了采用DTW-ILC算法的灌溉策略可以有效跟踪农业灌溉的实际用水量，确保在需要灌溉时有适量的水资源，减少了水资源的浪费。这一方法对于提升农业灌溉效率，尤其是在水资源有限的地区，具有重要的实践意义。
关键词如“灌溉”、“水量优化算法”、“迭代学习控制”和“动态时间弯曲”等表明，这篇研究论文主要关注的是利用先进的计算方法优化农业灌溉过程，以实现水资源的高效利用。该研究结合了先进的数据处理技术与控制理论，为农业灌溉管理提供了一种创新的解决方案。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
