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龙图腾网获悉中港疏浚有限公司申请的专利基于机器学习的耙头挖掘产量数据解耦分析方法和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：CN121118007B 。

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：202511677366.7，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于机器学习的耙头挖掘产量数据解耦分析方法和系统是由李夏;周滢;周子琛;童荣彬;李志超;王惠泽;蔺永学设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的耙头挖掘产量数据解耦分析方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于机器学习的耙头挖掘产量数据解耦分析方法和系统，属于数据解耦分析技术领域，方法包括：获取多源历史数据；对所述多源历史数据进行预处理；从所述时滞校正数据中构建初始特征集，并计算瞬时产量；以瞬时产量为目标，采用四种机器学习算法对所述初始特征集进行特征重要性评估，得到各特征的重要性得分；对初始特征集进行耦合分析，采用Pearson相关系数检测特征间的线性相关性，识别并去除冗余特征，得到关键特征集合；构建产量预测模型，以关键特征作为输入，输出瞬时产量预测结果。本发明融合专家经验与四种机器学习算法，对原始数据中的众多特征变量展开系统筛选突出关键影响因素，为建立准确的产量预测模型明确方向。

本发明授权基于机器学习的耙头挖掘产量数据解耦分析方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的耙头挖掘产量数据解耦分析方法，其特征在于，包括： 步骤1获取多源历史数据，所述多源历史数据包括设备传感器数据、环境监测数据和施工日志数据； 步骤2对所述多源历史数据进行预处理，包括： a.进行异常值处理，得到初步清洗数据； b.对所述初步清洗数据中的缺失值进行填充，得到填充后数据； c.筛选所述填充后数据中的右侧参数，仅保留与右耙头相关的字段，得到右侧参数数据； d.对所述右侧参数数据进行特征标准化，得到标准化数据； e.对所述标准化数据进行时滞校正，调整数据对齐因果关系，得到时滞校正数据； 步骤3从所述时滞校正数据中构建初始特征集，并计算瞬时产量； 步骤4以瞬时产量为目标，采用随机森林、LightGBM、Lasso、CatBoost四种机器学习算法对所述初始特征集进行特征重要性评估，得到各特征的重要性得分； 步骤5基于各特征的重要性得分，对所述初始特征集进行耦合分析，采用Pearson相关系数检测特征间的线性相关性，识别并去除冗余特征，得到关键特征集合； 步骤6基于所述关键特征集合构建产量预测模型，以所述关键特征作为输入，输出瞬时产量预测结果；产量预测模型采用梯度提升回归算法。

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