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龙图腾网获悉黑龙江大学;苏州哈弗曼科技有限责任公司申请的专利一种基于IPSO-LSTM算法的大田玉米施肥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：CN117016124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202311165644.1，技术领域涉及：A01C15/00；该发明授权一种基于IPSO-LSTM算法的大田玉米施肥系统是由刘勇;李学琨;时龙闵;左世余;吕丰顺设计研发完成，并于2023-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于IPSO-LSTM算法的大田玉米施肥系统在说明书摘要公布了：一种基于IPSO‑LSTM算法的大田玉米施肥系统，本发明涉及基于IPSO‑LSTM算法的大田玉米施肥系统。本发明的目的是为了解决现有没有一种依据不同土壤确定准确化肥施肥量的问题。系统包括采集模块、中继模块、主控制器模块和远程监控模块；所述采集模块获取施肥区的土壤参数，进行第一级处理，处理后发送给中继模块；所述中继模块对数据进行第二级处理，得到最优融合结果；所述主控制器模块以最优融合结果数据为输入，通过训练好的IPSO‑LSTM施肥量预测模型，对施肥量进行预测，控制肥量配比，从而完成自主施肥的功能；所述远程监控模块与主控制器模块进行数据交互，实现远程监控的功能。本发明用于农水施肥技术领域。

本发明授权一种基于IPSO-LSTM算法的大田玉米施肥系统在权利要求书中公布了：1.一种基于IPSO-LSTM算法的大田玉米施肥系统，其特征在于：所述系统包括采集模块、中继模块、主控制器模块和远程监控模块； 所述采集模块包括多个采集端，采集端通过传感器获取施肥区的土壤参数，对施肥区的土壤参数进行第一级处理，处理后发送给中继模块； 所述中继模块负责接收采集模块发送的数据，并对数据进行第二级处理，得到最优融合结果，得到最优融合结果发送给主控制器模块； 所述主控制器模块以中继模块发送的最优融合结果数据为输入，通过训练好的IPSO-LSTM施肥量预测模型，对施肥量进行预测，控制肥量配比，从而完成自主施肥的功能； 所述IPSO为粒子群优化算法，LSTM为长短期记忆神经网络； 所述远程监控模块用于与主控制器模块进行数据交互，进而实现远程监控的功能； 所述土壤参数为土壤氮、磷、钾元素含量、土壤pH值、土壤温湿度、土壤光照强度、土壤水分； 所述传感器为氮、磷、钾元素传感器、pH值传感器、温湿度传感器、光照强度传感器、土壤水分传感器； 所述采集模块供电方式为蓄电池供电和太阳能供电； 所述采集端通过传感器获取施肥区的土壤参数，对施肥区的土壤参数进行第一级处理，处理后发送给中继模块；具体过程为： 土壤氮磷钾传感器通过RS485接口与采集端相连接，采集端对采集的土壤氮磷钾含量数据进行中值平均滤波获取个数据，计算中值平均滤波后数据的方差，将土壤氮磷钾含量数据的平均值和方差通过LoRa无线通信网络发送给中继模块； 所述中继模块负责接收采集模块发送的数据，并对数据进行第二级处理，得到最优融合结果；具体过程为： 利用方差求出最优加权因子，基于最优加权因子和中值平均滤波获取的个数据计算最优融合结果； 所述最优加权因子计算见式4： 4 其中为最优加权因子； 所述最优均方差计算见式5： 5 其中为最优的均方差； 所述最优融合结果见式6： 6 所述中继模块需要外接SD存储卡对数据进行保存与备份； 所述主控制器模块采用i.MX6ULL为处理核心； 所述主控制器模块通过网络接口与屏幕连接，完成远程与本地监控的功能； 所述训练好的IPSO-LSTM施肥量预测模型获取过程为： 步骤1：获取训练集； 训练集具有土壤中氮磷钾含量数据对应的施肥量标签； 步骤2：将训练集输入IPSO-LSTM模型进行训练，直至达到最大迭代次数，获得训练好的IPSO-LSTM模型； IPSO-LSTM模型输入是土壤氮磷钾数据； IPSO-LSTM模型输出是对土壤中氮磷钾含量数据中施肥量的预测结果； 当训练迭代次数时，惯性权值取凹函数递减调整惯性权重； 当训练迭代次数时，惯性权值取直线递减惯性权重； 式中，为当前迭代次数；为最大迭代次数； 所述凹函数递减调整惯性权重和直线递减惯性权重的计算公式为： 式中，为惯性权重最大值；为惯性权重最小值；为当前迭代次数；为最大迭代次数；为控制因子； 所述惯性权重最大值为0.9，惯性权重最小值为0.4； 所述主控制器模块以中继模块发送的最优融合结果数据为输入，通过训练好的IPSO-LSTM施肥量预测模型，对施肥量进行预测；具体过程为： 将待测的中继模块发送的最优融合结果数据输入训练好的IPSO-LSTM施肥量预测模型，输出施肥量预测值。

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