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龙图腾网获悉安徽易刚信息技术有限公司申请的专利一种基于作物模型与人工智能的冬小麦多目标灌溉动态优化方法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：CN120525367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510604395.4，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于作物模型与人工智能的冬小麦多目标灌溉动态优化方法是由查海涅;刘旭;周建军;查沛;郝娟娟设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于作物模型与人工智能的冬小麦多目标灌溉动态优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于作物模型与人工智能的冬小麦多目标灌溉动态优化方法，属于农业智能灌溉优化与决策领域，该方法包括以下步骤：对气象数据、土壤数据、作物参数数据和灌溉管理数据进行预处理，得到标准化的输入数据；基于标准化的输入数据对AquaCrop模型和PyFAO56模型进行耦合处理得到耦合模型的最终输出；基于耦合模型的最终输出，采用NSGA‑2多目标优化算法对决策变量进行优化得到Pareto最优解集；结合熵权法和随机森林算法的融合策略对Pareto最优解集中候选方案进行排序得到最终的灌溉策略。本发明通过多目标优化、客观赋权和机器学习智能评价，提供了兼顾产量与水效的新型精准灌溉方案。

本发明授权一种基于作物模型与人工智能的冬小麦多目标灌溉动态优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于作物模型与人工智能的冬小麦多目标灌溉动态优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 对气象数据、土壤数据、作物参数数据和灌溉管理数据进行预处理，得到标准化的输入数据； 基于所述标准化的输入数据对AquaCrop模型和PyFAO56模型进行耦合处理得到耦合模型的最终输出，具体过程包括：将所述标准化的输入数据中气象数据、土壤数据、作物参数数据输入AquaCrop模型得到作物生长指标和水分利用情况；将所述标准化的输入数据中气象数据、土壤数据输入PyFAO56模型，生成灌溉事件；将所述灌溉事件作为输入反馈给AquaCrop模型，得到耦合模型的最终输出； 所述耦合模型的最终输出包括若干评价指标，所述评价指标包括：最终产量、灌溉总量、灌溉水利用效率、灌溉次数； 决策变量包括：土壤含水量控制下限和灌溉蒸散发补给百分比； 基于所述耦合模型的最终输出，采用NSGA-2多目标优化算法对决策变量进行优化得到Pareto最优解集，具体过程包括：在决策变量参数空间内随机生成初始种群；基于所述耦合模型对初始种群中每个个体的决策变量进行仿真，得到每个个体对应的总灌溉水量、作物产量和灌溉水利用效率；采用非支配排序方法对初始种群中的所有个体进行分层，得到非支配等级，并计算每个个体在目标空间中的拥挤距离；基于所述非支配等级和拥挤距离，采用遗传算子对种群进行选择、交叉和变异操作，生成子代种群；经过预设代数的迭代更新后，输出由非支配解构成的Pareto最优解集； 结合熵权法和随机森林算法的融合策略对所述Pareto最优解集中候选方案进行排序得到最终的灌溉策略。

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