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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种采棉机含杂率预测方法、系统及电子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：CN116307030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211500987.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种采棉机含杂率预测方法、系统及电子设备是由徐立章;马天乐;李启滨;胡金鹏;石茂林设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种采棉机含杂率预测方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种采棉机含杂率预测方法、系统及电子设备，首先对采棉机运行参数以及含杂率进行数据预处理，再划分数据集和样本，通过样本建立采棉机含杂率的克里金预测模型；再以含杂率为最大目标，筛选出运行参数的最优范围，作为采棉机含杂率的克里金预测模型的输入，使用灰狼算法对采棉机含杂率的克里金预测模型进行优化，动态更新预测值，得到含杂率最小的情况下的采棉机的运行数据组合，可以提高采棉机含杂率预测精度。通过预测出的最优的运行参数组合进行棉花的采集，可以提高棉花的采集质量。

本发明授权一种采棉机含杂率预测方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种采棉机含杂率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、数据预处理：获取采棉机运行数据和对应的采棉机含杂率，并对运行数据进行预处理； 步骤S2、数据集划分：使用所述步骤S1预处理后的采棉机运行数据和含杂率构造数据集，并对数据集进行划分； 步骤S3、生成样本：使用所述步骤S2构造的数据集生成训练样本和验证样本，其中随机选取80%数据集作为训练样本，20%数据集作为测试样本； 步骤S4、建立克里金模型：使用步骤S3所述的训练样本建立并训练采棉机含杂率的克里金预测模型； 步骤S5、筛选输入：以含杂率为最小目标，筛选出运行参数的最优范围，作为采棉机含杂率的克里金预测模型的输入； 步骤S6、灰狼算法优化：使用灰狼算法对采棉机含杂率的克里金预测模型进行优化，动态更新预测值，得到含杂率最小的情况下的采棉机的运行数据组合； 所述步骤S1预处理的具体步骤包括： 步骤S1.1：将获取的数据按组划分，并挑选出每组中稳定段的数据； 步骤S1.2：利用准则检测步骤S1.1所挑选出的数据，并剔除异常的数据； 步骤S1.3：对步骤S1.2检测后的数据按照组求取平均值进行预处理； 所述步骤S4中采棉机含杂率的克里金预测模型的输入为刷辊转速、前进速度、滚筒线速，输出为含杂率；采棉机含杂率的克里金预测模型的初始输入与输出关系为： ； 其中，为输出； 为输入； 为第个基函数； 为第个基函数的系数； 为基函数的个数； 为高斯过程； 所述步骤S6灰狼算法优化包括以下步骤： 步骤S6.1、初始化迭代次数和含杂率预测结果； 步骤S6.2、对于每个预测结果，计算每个运行参数数据到含杂率预测结果的距离，将每个运行参数数据委派到与其最近的含杂率预测结果的类中，组成一个组； 步骤S6.3、对于每个组，从中随机选取多个运行参数数据，并计算出所选取出的每个运行参数数据的适应度，并基于适应度值选取α狼、β狼、δ狼和ω狼，其中α狼为最优结果，β狼为次优结果，δ狼为再次优结果，ω狼为结果群； 步骤S6.4、基于选取的α狼、β狼和δ狼，更新每个ω狼的最佳狩猎位置，并对更新后的所有灰狼再次计算适应度值，以更新α狼，并将其作为新的含杂率预测结果； 步骤S6.5、如果迭代收敛或符合停止条件，保留适应度值最优的一个含杂率预测结果，输出该含杂率预测结果对应的组；否则，令迭代次数加1，返回步骤6.2。

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