بحثت كلية الزراعة في جامعة البصرة رسالة ماجستير عن "التنبؤ بضائعات القدرة والوقود للجرارات ذات الدفع الثنائي والرباعي باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية خوارزمية Levenberg-Marquardt" .
وهدفت الرسالة التي القتها الباحثة بنبن عبد الحكيم ، إلى تطوير نماذج تنبؤية باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية ونماذج الانحدار المتعدد الحدود لتقدير متغيرات أداء الجرارات (قوة السحب، نسبة الانزلاق، القدرة المفقودة بأنواعها، واستهلاك الوقود بأنواعه) تحت ظروف تشغيلية مختلفة شملت أربعة أعماق حراثة (10، 15، 20، 25 سم)، وثلاث سرعات أمامية، وثلاث سرعات محرك (1250، 1500، 1750 دورة/دقيقة)، ونوعي دفع (ثنائي ورباعي)، وأجريت التجارب في تربة طينية غرينية باستخدام محراث مطرحي ثلاثي الأسلحة بتصميم القطاعات العشوائية الكاملة بواقع 216 وحدة تجريبية.
وتضمنت الدراسة  الى بيان أن عمق الحراثة هو العامل الأكثر تأثيراً، حيث أدت زيادته من 10 إلى 25 سم إلى زيادة قوة السحب بنسبة 65%، وزيادة نسبة الانزلاق بنسبة 185.7%، وزيادة استهلاك الوقود بالانزلاق بنسبة 340%، وجاءت السرعة الأمامية في المرتبة الثانية حيث أدت زيادتها إلى زيادة القدرة المفقودة الكلية بنسبة 325%، بينما كان تأثير سرعة المحرك أقل نسبياً، كما تفوق نظام الدفع الرباعي في خفض نسبة الانزلاق والقدرة المفقودة بالانزلاق، بينما تفوق الدفع الثنائي في خفض استهلاك الوقود بالسحب.
شعبة الاعلام والاتصال الحكومي / كلية الزراعة