武汉工程大学刘光波获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉工程大学申请的专利基于时空地理加权回归的作物产量预测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：CN120278347B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510765496.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于时空地理加权回归的作物产量预测方法及系统是由刘光波;罗庆设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于时空地理加权回归的作物产量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于时空地理加权回归的作物产量预测方法及系统，该作物产量预测方法包括：获取目标作物生长周期内目标区域的县级环境数据以及目标作物的县级产量数据，其中，县级环境数据包括影响目标作物产量的影响因子数据；对县级环境数据中的各影响因子数据分别进行分异及因子探测，从影响因子中筛选出关键解释变量；构建作物产量预测模型，并采用关键解释变量的县级数据和目标作物的县级产量数据进行训练；利用已训练的作物产量预测模型预测目标作物县级产量。本发明在对不同区域和不同年份均表现出高预测精度和强泛化能力，可有效克服目前作物预测方法的局限性。
本发明授权基于时空地理加权回归的作物产量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于时空地理加权回归的作物产量预测方法，其特征是，包括： 获取目标作物生长周期内目标区域的县级环境数据以及目标作物的县级产量数据，其中，县级环境数据包括影响目标作物产量的影响因子数据； 利用地理探测器对县级环境数据中的各影响因子数据分别进行分异及因子探测，从影响因子中筛选出关键解释变量； 构建作物产量预测模型，并采用关键解释变量的县级数据和目标作物的县级产量数据进行训练； 利用已训练的作物产量预测模型预测目标作物县级产量； 所述作物产量预测模型基于以关键解释变量为自变量、目标作物产量为因变量的时空地理加权回归模型构建，包括：第一LSTM模型和第二LSTM模型；其中，第一LSTM模型被训练为用来拟合时空地理加权回归模型中各自变量的时空权重，并输出时空权重序列；第二LSTM模型被训练为用来将自变量序列与时空权重序列对应相乘所得的加权值进行非线性拟合，得到目标作物县级产量预测值。
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