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龙图腾网获悉山东省水利科学研究院申请的专利基于大数据驱动的农业用水智能决策方法及装置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：CN120088092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510578005.0，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权基于大数据驱动的农业用水智能决策方法及装置是由杨萌;毕华军;李鹏明;孙力;王丽丽设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据驱动的农业用水智能决策方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据驱动的农业用水智能决策方法及装置，具体如下：采集土壤数据和气象监测数据，并记录作物生长周期数据，然后构成数据集，再根据对田块进行手动标注；对数据集中采集的数据进行归一化处理；构建农业用水智能决策分类模型，通过构建代价敏感的特征交叉映射网络、计算极限学习机的损失函数、基于蒸散量约束进行极限学习机的参数优化和对阈值进行动态调整，对模型多次迭代训练得到训练后的模型；将新采集的数据经过预处理后输入至训练后的农业用水智能决策分类模型进行处理，最终输出决策结果。本发明可以解决农业用水管理中的精度、鲁棒性与可解释性难题。

本发明授权基于大数据驱动的农业用水智能决策方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据驱动的农业用水智能决策方法，其特征是，包括以下步骤： S1、数据采集：通过土壤墒情传感器采集土壤数据，通过气象检测设备采集气象监测数据，记录作物生长周期数据，由采集的数据构成用于训练的数据集，并根据采集的数据为对应的田块手动标注灌溉决策； S2、数据预处理：通过基于动态空间时间窗和空间类的分段归一化策略对数据集中采集的数据进行归一化处理； S3、对构建的农业用水智能决策分类模型进行训练：构建农业用水智能决策分类模型，通过构建代价敏感的特征交叉映射网络、计算极限学习机的损失函数、基于蒸散量约束进行极限学习机的参数优化和对阈值进行动态调整； 将预处理后的数据输入至农业用水智能决策分类模型中进行训练，直至满足预设的停止迭代条件，即完成农业用水智能决策分类模型的训练； 模型包含极限学习机模型，输入的数据首先通过极限学习机模型，通过极限学习机隐含层的计算，将预处理后的数据映射到决策空间，生成初步的决策； 再通过以下操作提高决策的准确性： 构建代价敏感的特征交叉映射网络，通过代价敏感学习机制，动态调整参数的权重；代价敏感学习机制采用双通道交叉映射机制计算土壤数据和气象数据在不同隐含层节点的激活值，具体通过交叉项设计能使农业用水智能决策分类模型显式学习土壤－气象数据的协同效应，并利用动态耦合系数通过门控机制调节不同数据组合的贡献度； 采用基于代价敏感矩阵和样本密度的双权重调整机制，计算极限学习机的损失函数；极限学习机的损失函数采用基于代价敏感矩阵和样本密度的双权重调整机制计算极限学习机的损失函数，具体通过样本密度权重缓解类别数量不平衡，并利用代价矩阵引入业务知识定义的代价差异； 基于蒸散量约束进行极限学习机的模型参数优化； 用动态阈值调整机制，根据历史数据波动自动调整决策阈值； 基于蒸散量约束进行极限学习机的模型参数优化过程具体如下： 将高纬度地区潜在蒸散发计算方程FAOPenman-Monteith作为软约束融入优化过程，通过物理约束项确保模型预测符合水分传输的基本规律；然后，基于极限学习机的损失函数，采用改进的Nesterov加速梯度法进行极限学习机的参数更新； S4、农业用水智能决策：将新采集的数据经过预处理后输入至训练后的农业用水智能决策分类模型进行处理，最终输出决策结果。

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