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龍圖騰網恭喜北京純真高科農牧科技有限公司申請的專利一種基于農牧融合的生態循環管理方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119273044B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411293000.5，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權一種基于農牧融合的生態循環管理方法是由王聰設計研發完成，并于2024-09-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于農牧融合的生態循環管理方法在說明書摘要公布了：本發明涉及生態循環技術領域，尤其涉及一種基于農牧融合的生態循環管理方法；本發明采用數據挖掘技術，整合土壤傳感器數據、氣象數據、作物生長數據和牲畜健康數據，構建動態耦合的養分管理模型；利用深度學習等算法，實時預測作物和土壤的養分需求，并根據預測結果調整施肥策略，克服了靜態管理局限性，實現精準施肥；結合實時監測技術，根據實際環境和作物需求進行實時調整；通過反饋機制系統持續優化養分供應，避免現有管理方案中滯后的問題，保證作物在不同生長階段得到適量的養分；利用數據挖掘技術深入分析歷史數據，挖掘出影響養分供需的關鍵因素，制定科學施肥策略，顯著提高數據的利用率，減少管理決策中的不確定性。

本發明授權一種基于農牧融合的生態循環管理方法在權利要求書中公布了：1.一種基于農牧融合的生態循環管理方法，其特征在于，包括：步驟S1，動態養分需求預測，利用數據挖掘技術，整合多源數據，構建實時動態耦合的養分管理模型，預測作物和土壤的養分需求；步驟S2，實時反饋與自適應調整，基于動態養分需求預測模型的輸出，結合實時監測技術，建立反饋機制，進行施肥策略的自適應調整；步驟S3，數據驅動的決策支持，基于對歷史數據的分析，識別影響養分供需的關鍵因素，優化未來的施肥策略；步驟S1中，動態養分需求預測方式包括：收集并整合來自土壤傳感器、氣象站、作物生長監測和牲畜健康的多維數據，構建完整的生態系統數據集；采用深度學習算法對整合的數據進行訓練，構建動態耦合模型；基于構建的實時動態耦合養分管理模型，實時預測作物在不同生長階段的具體養分需求；步驟S1中，進行多源數據收集，構建完整的生態系統數據集，收集來自以下數據源的數據：土壤數據集Ds：包含土壤濕度Hs、土壤溫度Ts、土壤有機質含量OMs、土壤pH值pHs；氣象數據集Dm：包括降水量Pm、日照時長Sm、氣溫Tm、風速Wm；作物生長數據集Dc：作物葉面積指數LAIc、作物氮素吸收量Nc、生長速率Gc；牲畜數據集Dl：包括牲畜排泄物養分含量Nl、牲畜飼料消耗量Fl、排泄頻率Rl；設每個數據集Dx中的變量為xi，進行標準化：其中為標準化后的變量值，xi為原始數據值，μx為數據集Dx中變量的均值，σx為數據集Dx中變量的標準差；將標準化后的數據整合為多維數據矩陣X：其中，分別為標準化后的土壤、氣象、作物和牲畜數據；步驟S1中，采用長短期記憶網絡LSTM構建動態耦合模型：設定輸入層為整合后的多維數據矩陣X，輸出為作物不同生長階段的養分需求預測值Np，LSTM網絡架構包括：ht＝ot*tanhCt，其中ft為遺忘門，控制之前狀態的影響；it為輸入門，控制新信息的輸入量；為候選記憶單元，表示新狀態的候選值；Ct為記憶單元，存儲累積信息；ot為輸出門；ht為隱藏層狀態，即輸出；t為當前時刻的時間索引，σ為Sigmoid激活函數，Wf，Wi，WC，Wo為權重矩陣，分別對應遺忘門、輸入門、候選記憶單元和輸出門，每個權重矩陣用于連接當前輸入和上一時刻的隱藏狀態，bf，bi，bC，bo為偏置項，分別對應遺忘門、輸入門、候選記憶單元和輸出門，ht-1為前一時間步的隱藏狀態，包含之前時間步信息，Xt為當前時間步長的輸入數據，包括所有收集到的標準化后的多維數據，即土壤、氣象、作物生長和牲畜數據；使用歷史數據和實時采集的數據，通過反向傳播算法BPTT對LSTM模型進行訓練，優化模型參數θ＝{Wf,Wi,WC,Wo,bf,bi,bC,bo}，最小化預測誤差Lθ：其中Np,t為第t個時間步的真實養分需求，為模型預測養分需求，N為時間序列中的總時間步數，t為當前的時間步；將實時收集的標準化數據輸入到訓練好的LSTM模型中，得到當前時間步的養分需求預測值根據LSTM模型輸出的動態調整施肥策略；步驟S2中，實時反饋與自適應調整方式包括：持續監測土壤條件、作物狀態和環境因素，將實時數據反饋到養分需求預測模型中；通過分析實時監測數據與預測結果的偏差，立即調整施肥方案；步驟S2中進行實時數據監測，實時采集數據：土壤條件：包括土壤濕度、土壤溫度、土壤pH值；作物狀態：作物葉面積指數、氮素含量、生長速率；環境因素：氣溫、降水量、風速；設實時數據矩陣為Xrealt；使用實時數據與動態養分需求預測模型輸出進行比對，計算偏差： 其中Δt為時間步t的偏差矩陣，為預測模型在時間步t的輸出數據矩陣；利用偏差矩陣Δt，建立施肥策略的自適應調整模型，設施肥量為Ft，施肥量調整方式為：Ft+1＝Ft+η·WΔ·Δt，其中Ft為時間步t的施肥量，η為學習率，控制調整幅度，WΔ為權重矩陣，用于調整不同因素對施肥量的影響，Δt為偏差矩陣；自適應調整策略的優化公式： 其中為更新前，后的權重矩陣，γ為權重更新的學習率，LWΔ為損失函數，即施肥策略與實際需求之間的誤差平方和；定義損失函數：其中Np,realt為時間步t的實際養分需求，Ft為時間步t的施肥量。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京純真高科農牧科技有限公司，其通訊地址為：100000 北京市通州區經濟技術開發區景盛北一街甲12號院7號樓4層2單元410；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。