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龙图腾网获悉山东欧标信息科技有限公司申请的专利基于机器学习的农业用水效率动态监测及优化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：CN121146182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511303232.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于机器学习的农业用水效率动态监测及优化系统是由张元振设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的农业用水效率动态监测及优化系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的农业用水效率动态监测及优化系统，该系统包括处理器和存储器，处理器执行存储器的计算机程序以实现以下步骤：获取任一待监测位置在预设历史时段每一时刻的历史土壤含水量数据和多维历史环境数据；根据历史土壤含水量数据和多维历史环境数据的数据变化特征，获取每一种环境与土壤含水量的相关程度；在利用LSTM预测算法进行预测时，获取预测时间段，根据每一种环境与土壤含水量的相关程度，以及预测时间段内每一多维历史环境数据与当前时刻的多维环境数据的差异，获取每一历史土壤含水量数据的权重，对当前时刻的下一时刻的土壤含水量数据进行预测，提高对土壤含水量预测的准确性。

本发明授权基于机器学习的农业用水效率动态监测及优化系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的农业用水效率动态监测及优化系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤： 针对待监测田地中任一待监测位置，获取所述任一待监测位置在当前时刻的土壤含水量数据和多维环境数据，以及预设历史时段每一时刻的历史土壤含水量数据和多维历史环境数据； 在预设历史时段内获取至少一个含水量变化时间段，根据每一含水量变化时间段内历史土壤含水量数据和多维历史环境数据的数据变化特征，获取每一种环境与土壤含水量的相关程度； 在利用LSTM预测算法对当前时刻的下一时刻的土壤含水量数据进行预测时，获取当前时刻的下一时刻之前的预测时间段，针对所述预测时间段内任一时刻，根据每一种环境与土壤含水量的相关程度，以及所述任一时刻的多维历史环境数据与当前时刻的多维环境数据的差异，获取所述任一时刻的历史土壤含水量数据的权重，利用所述预测时间段内每一时刻的历史土壤含水量数据及其权重，对当前时刻的下一时刻的土壤含水量数据进行预测，得到所述任一待监测位置在当前时刻的下一时刻的土壤含水量数据的预测结果； 获取待监测田地中每一待监测位置在当前时刻的下一时刻的预测结果，用于调整灌溉策略； 所述根据每一含水量变化时间段内历史土壤含水量数据和多维历史环境数据的数据变化特征，获取每一种环境与土壤含水量的相关程度，包括： 针对任一含水量变化时间段内任一时刻，获取所述任一时刻与其下一时刻的历史土壤含水量数据之间的差值绝对值，得到含水量差值，获取所述任一时刻与其下一时刻的时长，计算所述含水量差值与所述时长的比值，得到所述任一时刻的含水量变化率； 多维历史环境数据包括历史温度数据、历史湿度数据和历史风速数据，将所有含水量变化时间段内的所有时刻的多维历史环境数据组成多维历史环境数据序列，将所述多维历史环境数据序列按照维度划分为三个子序列，针对任一子序列，分别以除所述任一子序列之外的两个子序列中的历史环境数据为横坐标和纵坐标，构建二维环境坐标图，根据所述二维环境坐标图中数据点的距离差异，得到所述任一子序列中每一历史环境数据的其他环境标准程度； 将所有含水量变化时间段内的所有时刻的历史土壤含水量数据组成历史土壤含水量数据序列，以所述任一子序列中的历史环境数据为横坐标，以所述历史土壤含水量数据序列中的历史土壤含水量数据为纵坐标，构建环境含水量坐标图，在所述环境含水量坐标图中，按照预设环境数据间隔，将所述环境含水量坐标图的横坐标划分为至少两个数据段； 获取每一数据段的代表数据点及其含水量变化特征值，根据每一数据段中数据点对应的历史环境数据的其他环境标准程度，获取每一数据段的代表数据点的含水量变化影响程度； 将每一数据段的代表数据点的含水量变化影响程度作为每一数据段的代表数据点的含水量变化特征值的权重，获取所述任一子序列与所述历史土壤含水量数据序列的加权皮尔逊相关系数，作为所述任一子序列所属的环境与土壤含水量的相关程度； 所述根据每一种环境与土壤含水量的相关程度，以及所述任一时刻的多维历史环境数据与当前时刻的多维环境数据的差异，获取所述任一时刻的历史土壤含水量数据的权重，包括： 根据每一种环境与土壤含水量的相关程度，以及所述任一时刻的多维历史环境数据与当前时刻的多维环境数据的差异，获取所述任一时刻与当前时刻的含水量变化差异特征值； 获取常数1与所述含水量变化差异特征值的差值，得到所述任一时刻的历史土壤含水量数据的权重； 所述根据每一种环境与土壤含水量的相关程度，以及所述任一时刻的多维历史环境数据与当前时刻的多维环境数据的差异，获取所述任一时刻与当前时刻的含水量变化差异特征值，包括： 针对所述任一时刻的多维历史环境数据中任一维度历史环境数据，获取所述任一维度历史环境数据与当前时刻的相同维度的环境数据的差值，得到环境数据差值； 将所述任一维度历史环境数据所属的环境与土壤含水量的相关程度记为所述任一维度历史环境数据对应的相关程度； 获取所述环境数据差值与所述任一维度历史环境数据对应的相关程度之间的乘积，得到所述任一维度历史环境数据的环境因素影响值； 获取所述任一时刻的多维历史环境数据中每一维度历史环境数据的环境因素影响值的平均值，得到所述任一时刻与当前时刻的含水量变化差异特征值。

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