恭喜四川省烟草公司凉山州公司余坤获国家专利权
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龙图腾网恭喜四川省烟草公司凉山州公司申请的专利基于多源数据分析实现烟草田间产量预测的方法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:CN119443425B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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:202510049798.7,技术领域涉及:G06Q10/04;该发明授权基于多源数据分析实现烟草田间产量预测的方法是由余坤;吕昀键设计研发完成,并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多源数据分析实现烟草田间产量预测的方法在说明书摘要公布了:本发明公开了基于多源数据分析实现烟草田间产量预测的方法,具体涉及烟草产量预测技术领域;首先将烟草种植区域划分为监测区域,实时获取气象、土壤、遥感影像和实际产量等多源数据,通过对采集数据进行预处理,提取时空一致性特征和信息完整性特征,计算并加权生成综合匹配度指数,在此基础上,建立产量预测模型,将预测值与实际产量进行对比分析,若发现偏差较大,则基于综合匹配度指数和实际产量数据,通过模糊逻辑动态调整模型参数,优化数据处理与融合算法,从而显著提高预测精度,降低因数据异构性引发的田间管理风险。
本发明授权基于多源数据分析实现烟草田间产量预测的方法在权利要求书中公布了:1.基于多源数据分析实现烟草田间产量预测的方法,其特征在于:包括以下步骤:S1:将烟草种植区域划分为若干个监测区域,并实时获取各监测区域不同时间段内的多源数据,所述多源数据包括气象数据,土壤数据和遥感影像数据,以及各监测区域内的实际产量数据:S2:对采集的多源数据进行预处理后,提取多源数据中的时空一致性特征和信息完整性特征,确定各时间段内多源数据的时间和空间匹配程度的权重赋值,并对其进行加权平均求和计算后得到多源数据的综合匹配度指数;对提取出的时间一致性特征进行分析后生成时间覆盖率异常指数,时间覆盖率异常指数的获取方法为:设定输入的时间覆盖率数据为一个时间序列;其中:为时间序列中第N天的覆盖率,范围为[0,1],N为总天数;定义窗口大小w,w决定每次计算覆盖率特征所用的时间范围,设定窗口步长s,s表示窗口移动的步长,对于每个窗口[t,t+w−1],计算窗口均值:;为时间序列中第i天的覆盖率,为第t个窗口内的平均覆盖率,计算窗口标准差:;为第t个窗口内覆盖率的标准差,对于每个时间点,计算覆盖率异常指数,表达式为:;式中,HZK为时间覆盖率异常指数;对提取出的空间采样点完整性进行分析后生成采样点偏差指数,采样点偏差指数的获取方法为:设定采样点的地理坐标为和采样值,n为采样点的总数量,目标插值区域的范围[Xmin,Xmax]×[Ymin,Ymax],目标区域划分为均匀网格,每个网格中心为待插值点;计算任意两点和的欧几里得距离,表达式为:;计算对应的半变异值,表达式为:;为点处的属性值,表示采样点的观测值,表示点处的属性值,表示采样点的观测值;根据计算的半变异值与距离h的关系,选择半变异函数模型:;式中,为基台,表示采样点的测量误差,C为台阶值,表示最大变异值,a为范围,表示空间相关性的最大影响距离;对于待插值点,设定与n个采样点的权重为,克里金方程为:;式中,为采样点i和j之间的半变异值,为采样点i与待插值点之间的半变异值,μ为拉格朗日乘数,解方程组,得到权重;根据权重,计算待插值点的预测值,表达式为:;计算插值误差,计算公式为:;式中,为半变异函数的基台值,为采样点j与待插值点∗之间的半变异值,衡量两点之间的变异程度,将计算结果填充到目标区域网格中,生成误差分布图,计算采样点偏差指数,表达式为:;式中,为一个小正数,防止分母为零,GHZ为采样点偏差指数;将时间覆盖率异常指数和采样点偏差指数转换为综合特征向量,将综合特征向量作为机器学习模型的输入,机器学习模型以每组综合特征向量预测各时间段内多源数据的时间和空间匹配程度的权重赋值标签为预测目标,以最小化对所有各时间段内多源数据的时间和空间匹配程度的权重赋值标签的预测误差之和作为训练目标,对机器学习模型进行训练,直至预测误差之和达到收敛时停止模型训练,根据模型输出结果确定各时间段内多源数据的时间和空间匹配程度的权重赋值,其中,机器学习模型为多项式回归模型,并对各时间段内多源数据的时间和空间匹配程度的权重赋值进行加权平均求和计算后得到多源数据的综合匹配度指数;S3:建立产量预测模型,将实际产量与预测结果进行对比分析,若产量预测结果偏差大,则根据计算得到的多源数据的综合匹配度指数以及各监测区域内的实际产量数据,通过模糊逻辑动态调整产量预测模型的参数,优化数据处理与融合算法。
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