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龙图腾网恭喜浙江管卫建设有限公司申请的专利一种智慧园林监测管理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119148529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411326619.1，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种智慧园林监测管理方法及系统是由汪良波;毛海军;毛志敏设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智慧园林监测管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智慧园林监测管理方法及系统，涉及智慧园林管理技术领域，包括，通过部署多种传感器采集多源数据，并对数据进行预处理；基于预处理后的数据，对数据进行特征提取和多模态数据融合；对融合后的特征向量进行时序关联分析，基于时序分析结果，构建智能预测模型，对园林环境状态进行预测；根据时序分析与预测结果，生成针对不同环境状态的智能决策规则；基于智能决策规则，制定具体的控制策略，并对控制策略进行优化；根据优化后的控制策略，执行自动化控制，引入自适应控制机制，自动调整控制策略。本发明通过创新性的技术方案，实现了园林环境的智能化管理，显著提升了植物的生长效率和园林的整体生态环境质量。

本发明授权一种智慧园林监测管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智慧园林监测管理方法，其特征在于：包括，通过部署多种传感器采集多源数据，并对数据进行预处理；基于预处理后的数据，对数据进行特征提取和多模态数据融合；对融合后的特征向量进行时序关联分析，基于时序分析结果，构建智能预测模型，对园林环境状态进行预测；根据时序分析与预测结果，生成针对不同环境状态的智能决策规则；基于智能决策规则，制定具体的控制策略，并对控制策略进行优化；根据优化后的控制策略，执行自动化控制，引入自适应控制机制，自动调整控制策略；所述对融合后的特征向量进行时序关联分析，基于时序分析结果，构建智能预测模型，对园林环境状态进行预测，包括如下步骤，通过STL模型对融合后的特征向量进行平滑处理；将平滑后的数据与原始数据进行比较，提取其中的周期性成分；将原始时间序列数据减去趋势和季节性成分，得到残差部分；将趋势分量、季节性分量和残差分量分别作为时序特征向量的组成部分；采用随机森林回归模型来构建智能预测模型进行预测，将多源数据中的时序特征作为输入特征；将每个时间步的数据作为特征向量的组成部分，结合温度和湿度数据，构造新的复合特征；使用滑动窗口方法，将固定时间段内的数据作为一个输入样本的特征；结合时间信息，提取时间戳作为特征；对特征进行非线性变换，尝试不同特征组合方式；构建未来某一时间点的环境状态作为目标变量；使用预处理后的特征向量和对应的目标变量，构建训练数据集；在随机森林模型中，构造多棵决策树，每棵树在不同的子集特征和样本上进行训练，将所有决策树的预测结果进行平均或加权平均作为最终的预测结果；决定随机森林中树的数量，控制每棵树的深度、分割内部节点的最小样本数和每次分割时选择的特征数量；使用交叉验证方法评估模型的稳定性和泛化能力，使用均方误差衡量预测值与真实值之间的差异，利用R²系数评估模型解释变量的能力；根据评估结果，调整模型的超参数；实时采集的传感器数据在经过预处理后，输入到训练好的随机森林回归模型中，进行实时预测，随着时间推移和环境的变化，定期使用新的数据重新训练和更新模型。

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