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龙图腾网获悉宁夏大学申请的专利一种农牧复合区草畜平衡评估分析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：CN119151136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411182295.9，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种农牧复合区草畜平衡评估分析方法及系统是由聂毓敏;辛国省设计研发完成，并于2024-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种农牧复合区草畜平衡评估分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种农牧复合区草畜平衡评估分析方法及系统，具体涉及草畜管理领域；确定并监测草地资源和牲畜需求评估的目标评估参数，实时校验和比对分析数据，评估数据的实时性并进行分类管理，从而确保数据的准确性和及时性。通过动态调整管理决策，进一步分析非实时性数据，持续优化草地与牲畜供需平衡的评估。这种方法不仅防止了草地过度放牧和退化，还实现了草地资源的可持续利用和畜牧生产的和谐发展，提高了生态环境管理和畜牧生产的科学性和有效性。

本发明授权一种农牧复合区草畜平衡评估分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种农牧复合区草畜平衡评估分析方法，其特征在于：包括以下步骤； S1：确定用于判断草地资源和牲畜需求评估的目标评估参数，根据目标评估参数监测获取固定时间段内的草地资源状况和牲畜活动数据； S2：对实时获取到的草地资源状况和牲畜活动数据进行校验，将其与历史数据进行比对分析，根据分析结果将草地划分为数据异常监测区域和数据正常监测区域； S3：在数据异常监测区域内，根据草地资源状况和牲畜活动数据的采集频率偏差情况和数据趋势波动幅度，对草地资源状况和牲畜活动数据的实时性进行评估，具体为： 在数据异常监测区域内，根据草地资源状况和牲畜活动数据的采集频率偏差情况生成采集频率偏差指数，则采集频率偏差指数的获取方法为：实时获取W时间段内的草地资源状况和牲畜活动数据的采集频率FK，根据采集频率获取实际采集间隔数据和基准采集间隔F，计算s时刻实际采集间隔相对于基准采集间隔的实际偏差值，表达式为：；通过指数加权移动平均法计算s时刻的预测偏差值，表达式为：；式中，为平滑参数，介于0到1之间，为s时刻的预测偏差值，计算采集频率偏差指数，表达式为：；式中，ER为采集频率偏差指数； 在数据异常监测区域内，根据草地资源状况和牲畜活动数据的数据趋势波动幅度生成趋势波动指数，则趋势波动指数的获取方法为：确定草地资源状况数据：草地产量、植被覆盖率、土壤湿度、草种多样性，以及牲畜活动数据：牲畜数量、食物摄入量，健康状况；将获取到的数据按照时间顺序构建若干个时间序列ms，其中s为时间，选择小波基函数对各个时间数据进行分解，对其进行连续小波变换，表达式为：；其中，Wa,b是小波系数，表示尺度a和位移b上的变换结果，a为尺度参数，b为位移参数，是小波基函数的复共轭；将小波系数分别为细节系数Dj和逼近系数Aj，表达式为：；其中，，k为尺度标号；计算细节系数的标准差，作为各尺度的波动幅度，对所有尺度的波动幅度进行求和计算，并将草地资源状况和牲畜活动数据的各个时间序列进行加权平均计算后生成趋势波动指数； 将采集频率偏差指数和趋势波动指数转换为第一特征向量，将第一特征向量作为机器学习模型的输入，机器学习模型以每组第一特征向量预测草地资源状况和牲畜活动数据的实时性值标签为预测目标，以最小化对所有草地资源状况和牲畜活动数据的实时性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草地资源状况和牲畜活动数据的实时性值，其中，机器学习模型为多项式回归模型； S4；根据评估结果，将草地资源状况和牲畜活动数据的实时性划分为实时性数据和非实时性数据，并制定相应的管理决策； S5：对草地资源状况和牲畜活动的非实时性数据进行进一步的分析，对草地资源和牲畜需求评估的目标评估参数的准确性进行评估反馈，根据反馈结果动态调整管理决策，具体为：当草地资源状况和牲畜活动数据被划分为非实时性数据时，即在一段时间内生成的草地资源状况和牲畜活动数据的实时性值小于实时性值参考阈值，将管理决策进行调整后的一段时间内的小于实时性值参考阈值的实时性值进行收集，并建立相应的数据集合，计算数据集合的均值和标准差，对其进行分析后，对草地资源和牲畜需求评估的目标评估参数的准确性进行评估反馈。

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