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龙图腾网获悉江苏超数信息科技有限公司;嘉兴市秀洲区新塍镇政务服务中心;如东县农林科技信息站申请的专利一种基于物联网的农业种植智能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：CN120069480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510541270.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于物联网的农业种植智能管理方法及系统是由娄晨慧;缪小龙;朱晨;丁晓卫;顾忠巍;黄春豪设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的农业种植智能管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物联网的农业种植智能管理方法及系统，涉及农业种植技术领域，该方法包括以下步骤：获取农田中的环境数据，并对环境数据进行特征提取，得到环境特征数据；利用因素分析算法对环境特征数据进行分析，得到影响农作物生长的关键因素；构建需求预测模型，并利用需求预测模型对未来时刻农作物生长需求进行预测，得到农作物最佳灌溉时间和施肥量。本发明通过使用因素分析算法分析环境特征数据，使得农业管理者能够有针对性地进行土地管理和作物种植，避免不必要的资源消耗，通过构建需求预测模型，能够预测未来时刻农作物对水、肥料等资源的需求，帮助农业管理者合理安排灌溉和施肥时间，进而提高了作物的产量和质量。

本发明授权一种基于物联网的农业种植智能管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的农业种植智能管理方法，其特征在于，包括： S1、获取农田中的环境数据，并对环境数据进行特征提取，得到环境特征数据； S2、利用因素分析算法对环境特征数据进行分析，得到影响农作物生长的关键因素； S3、构建需求预测模型，并利用需求预测模型对未来时刻农作物生长需求进行预测，得到农作物最佳灌溉时间和施肥量； 所述S2包括： S21、获取环境特征数据的样本集，并对样本集进行整理，筛选出与农作物生长特征相关的数据子集； S22、基于筛选技术，对数据子集进行筛选，选出对农作物生长影响最大的环境数据作为优质个体； 所述S22包括： S221、初始化筛选参数，每个参数代表一个候选的环境数据子集配置； S222、对每个环境数据子集的筛选参数进行评估，选择影响最大的环境数据子集作为中心环境数据子集； S223、对非中心环境数据子集的筛选参数进行调整，根据其对农作物生长的影响误差，确定新筛选参数集的生成数量； S224、通过高斯变异生成新的环境数据子集参数，并根据变异的范围生成新的筛选参数集； S225、从当前所有环境数据子集筛选参数中，选择对农作物生长影响最小的子集进行迭代更新，并记录对农作物生长影响最大的筛选结果； S226、检查是否达到预设的迭代次数，若达到，则停止筛选，并记录对农作物生长影响最大的环境数据作为优质个体； 所述S22之后还包括： S23、利用特征优化算法对优质个体进行优化，得到影响农作物生长的关键因素； 所述S23包括：根据特征优化算法的调整规则，调整当前特征参数组合，若新的特征组合性能最好，则更新当前配置；否则，更新全局最优并调整优化模型；若优化过程中未找到最优解，则扩展特征选择范围，动态调整搜索策略，淘汰影响力最小的特征配置，得到对农作物生长影响最大的关键因素； 所述调整规则的公式为： ； 式中，表示调整后的新特征参数组合；T a 表示当前特征参数组合；T *表示全局最优特征参数组合；α表示控制局部搜索步长的系数；β表示控制局部搜索范围的系数；T x 和T m 均表示随机选取的特征参数组合； 模型优化算法为蒲公英优化算法，模型优化算法的规则公式为： ； 式中，P i 表示第i次迭代时需求预测模型的参数配置数量；P max 和P min 分别表示参数配置数量的上限和下限；z表示周期总延误；y表示延误不均衡度；表示周期总延误的最大适应度；表示周期总延误的最小适应度；表示周期总延误的平均适应度；δ表示阈值参数；表示延误不均衡度的最大适应度；表示延误不均衡度的最小适应度；表示延误不均衡度的平均适应度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏超数信息科技有限公司;嘉兴市秀洲区新塍镇政务服务中心;如东县农林科技信息站，其通讯地址为：226000 江苏省南通市崇川区跃龙南路182号1幢数字大厦6楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。