برآورد سریع و صحیح آب فراهم خاک به‌عنوان یکی از مهم‌ترین شاخص‌های کیفیت خاک نقش اساسی در مدیریت منابع آب کشاورزی دارد. در پژوهش حاضر با استفاده از روش هوش مصنوعی (ترکیب شبکه عصبی و الگوریتم ژنتیک) و بهره‌گیری از ویژگی‌های زود‌یافت خاک، مقدار دامنه رطوبتی با حداقل محدودیت (LLWR) در ۲۵۰ نمونه خاک برداشت شده از دشت خان‌میرزا در استان چهارمحال و بختیاری برآورد شد. در این مدل‌ها، ۹ متغیر شامل درصد شن، سیلت، رس، درصد کربن آلی، چگالی ظاهری (BD)، چگالی حقیقی (PD)، pH، رسانایی الکتریکی (EC) و کربنات کلسیم معادل (CCE)، به‌عنوان پارامترهای ورودی و مقدار LLWR به‌عنوان تابع خروجی در نظر گرفته شده است. از تعداد کل ۲۵۰ داده، ۲۰۰ عدد برای آموزش و ۵۰ داده برای آزمون مدل استفاده شد. بررسی نتایج شاخص‌های آماری نشان داد که شبکه عصبی به‌خوبی قادر به برآورد LLWR با ضریب تبیین ۰/۹۳ است. در نهایت مشخص شد که مدل تلفیقی شبکه عصبی مصنوعی-الگوریتم ژنتیک با بیش‌ترین ضریب تبیین (۰/۹۶ = R۲) برای برآورد LLWR مناسب‌ترین مدل است. به‌طور کلی دو مدل شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک نسبت به معادلات رگرسیونی کارایی مناسب‌تری برای برآورد LLWR را نشان دادند.
