Para resolver el problema de que los parámetros del sistema de riego de entrada múltiple y salida múltiple (MIMO) son difíciles de controlar con precisión, se desarrolló un dispositivo experimental de control de riego a demanda. Los principales parámetros de entrada del dispositivo son el grado de apertura de la válvula de la tubería principal, la frecuencia de apertura de la estación de bombeo, el grado de apertura de la válvula de la tubería secundaria con diferentes combinaciones de grados de apertura diferentes. En base a estos parámetros de entrada, se diseñaron cuatro tipos de métodos experimentales y un total de 1695 grupos de experimentos. Los resultados muestran que las diferentes combinaciones de grados de apertura de la válvula eléctrica secundaria no solo pueden afectar significativamente el flujo de la tubería secundaria, sino que también afectan significativamente la presión de la tubería principal. El error de predicción de la frecuencia de funcionamiento de la estación de bombeo y el grado de apertura de la válvula secundaria se consideraron como la función objetivo. Se construyeron seis modelos de predicción inteligentes, que son Back Propagation (BP), regresión de vectores de soporte (SVR) Lineal, SVR-RBF, SVR-Poly, bosque aleatorio (RF) y eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), respectivamente. Los resultados muestran que XGBoost es el mejor modelo entre los seis modelos. Para el grado de apertura de tres válvulas secundarias, el error absoluto medio (MAE) entre el valor predicho y el valor real es inferior al 3,3%, la desviación cuadrática media (RMSE) entre los valores predichos y los valores reales es inferior al 4,5%, y la R de entre los valores predichos y los valores reales es mayor que 0,990. Los modelos de control y el sistema pueden satisfacer las necesidades de un sistema de riego a demanda.