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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利基于ANN-GWO的植保无人飞机喷雾飘移量预测方法和相关设备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：CN120337699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510257365.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于ANN-GWO的植保无人飞机喷雾飘移量预测方法和相关设备是由王昌陵;张慧源;杨梦然;冯筱涪;罗梦瑶;朱召燕;李扬帆;何雄奎设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ANN-GWO的植保无人飞机喷雾飘移量预测方法和相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于ANN‑GWO的植保无人飞机喷雾飘移量预测方法和相关设备，在测试阶段采集多种候选特征参数的测试参数数据和飘移量数据，并利用随机森林算法进行相关性分析，确定出用于喷雾飘移量预测的至少一个目标特征参数，有效通过多候选特征参数与随机森林算法的配合使用，保证了选取出的目标特征参数对喷雾飘移量预测的相关性和可靠性，同时降低了在后模型训练和喷雾飘移量预测的数据量。使用ANN‑GWO人工神经网络模型，有效利用了GWO优化算法的全局搜索和局部开发能力，解决了使用部分目标特征参数容易出现的难以收敛的问题，同时有效兼顾了多个目标特征参数的权重均匀性，提高了对不同目标下风向距离的喷雾飘移量预测的可靠性。

本发明授权基于ANN-GWO的植保无人飞机喷雾飘移量预测方法和相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于ANN-GWO的植保无人飞机喷雾飘移量预测方法，其特征在于，包括： 在测试阶段，获取植保无人飞机喷雾飘移量测试的历史测试数据，所述历史测试数据至少包括在不同测试情况下的多个候选特征参数的测试参数数据和飘移量数据，所述候选特征参数至少包括飞行高度、飞行速度、雾滴粒径、平均环境风速、平均温度、平均湿度、喷头转速和下风向距离； 对所述历史测试数据进行预处理，得到预处理后的历史测试数据； 利用随机森林算法基于所述预处理后的历史测试数据进行相关性分析，确定用于喷雾飘移量预测的至少一个目标特征参数，并获取所述目标特征参数对应的预处理后的测试参数数据，构建训练集和测试集；所述目标特征参数至少包括所述下风向距离； 构造初始ANN-GWO人工神经网络模型，并利用所述训练集和测试集对所述初始ANN-GWO人工神经网络模型进行训练，得到用于喷雾飘移量预测的目标预测模型； 利用所述目标预测模型对目标下风向距离下的植保无人飞机喷雾飘移量进行预测。

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