研究了利用径向基函数网络建立垂柳茎体含水量的日变化模型.以SWR乔木茎体水分传感器测量垂柳茎体含水量的日变化数据为时间序列.通过调整系数sc、eg,改变径向基函数的输入向量维数,以达到模型的精确化.设置输入向量的维数分别为2.4、5,对输入向量按照不同的维数进行分组后,输入到神经网络中进行训练.为了得到模型的具体参数,选取另一组样本数据进行验证.结果表明,利用径向基函数网络建立的垂柳茎体水分日变化模型具有可行性,预测数据与观察数据具有很好的跟随性.同时试验结果也表明,输入向量的维数并不是越大越好,这次试验中,2维的要明显好于4维、5维的.