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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种基于未来气象数据的玉米灌溉施肥决策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：CN119578947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510134778.X，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于未来气象数据的玉米灌溉施肥决策方法及系统是由李寒;杨博;李昀轩;张漫;仇瑞承设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于未来气象数据的玉米灌溉施肥决策方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于未来气象数据的玉米灌溉施肥决策方法及系统，涉及农业信息化和智能农业技术领域，该方法包括：基于Informer+TSLANet+TimesBlock组合深度学习网络构建未来气象预测模型；利用此模型，对历史气象数据进行长时间序列多维特征提取以及长期依赖关系捕捉，预测得到未来气象数据；通过DSSAT模型进行玉米产量预测，然后利用MonteCarlo+NSGA‑III双层组合多目标优化算法制定玉米的灌溉施肥方案，经寻优后得到最优灌溉施肥方案。本申请增强了未来气象预测模型的表征能力，提高了未来气象数据预测的准确性，进而提高了玉米产量预测和灌溉施肥决策预测的准确性和前瞻性。

本发明授权一种基于未来气象数据的玉米灌溉施肥决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于未来气象数据的玉米灌溉施肥决策方法，其特征在于，所述基于未来气象数据的玉米灌溉施肥决策方法包括： 获取历史气象数据； 基于Informer+TSLANet+TimesBlock组合深度学习网络构建未来气象预测模型；所述Informer+TSLANet+TimesBlock组合深度学习网络的包括依次串联的TSLANet模块、TimesBlock模块和Informer模型； 利用未来气象预测模型对历史气象数据进行长时间序列多维特征提取以及长期依赖关系捕捉，预测得到未来气象数据，具体包括：将历史气象数据代入未来气象预测模型；利用TSLANet模块对历史气象数据中的长时间序列中的周期性和非周期性模式进行分析，通过对长时间序列的局部特征的处理，从数据流动和信息表征层面对历史气象数据进行优化，得到优化后的历史气象数据；采用TimesBlock模块从时间维度对优化后的历史气象数据进行多尺度分析，得到多尺度分析后的历史气象数据；将多尺度分析后的历史气象数据代入Informer模型，利用多头概率稀疏自注意力机制捕捉多尺度分析后的历史气象数据中长时间序列的长期依赖关系，预测得到未来气象数据；所述未来气象预测模型的训练过程如下：筛选不同时刻的气象数据作为训练集和验证集；以上一时刻的气象数据作为输入，以下一时刻的气象数据作为输出对未来气象预测模型进行训练；使用验证集评估未来气象预测模型的预测性能，调整模型参数，以提高预测精度，得到训练好的未来气象预测模型； 基于未来气象数据采用DSSAT模型进行玉米产量预测，得到当季玉米产量预测结果； 基于未来气象数据和当季玉米产量预测结果利用MonteCarlo+NSGA-III双层组合多目标优化算法制定玉米的灌溉施肥方案，经寻优后得到最优灌溉施肥方案，具体包括：确定优化目标；所述优化目标为：产量最大化、灌水量最小化和施肥量最小化；基于未来气象数据和当季玉米产量预测结果，利用MonteCarlo模型采取重复随机抽样的方法，并以潜在的管理策略随机生成所有可能的灌溉和施肥日期组合，作为玉米的灌溉施肥方案；将玉米的灌溉施肥方案作为NSGA-III多目标优化算法的初始种群，经过多次迭代寻优后得到多个优化目标之间的最优权衡解，作为最优灌溉施肥方案。

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