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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种基于WOA-LSO算法的多层感知器模型的农田灌溉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：CN120181533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510652778.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于WOA-LSO算法的多层感知器模型的农田灌溉方法是由赵峰;王一添设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于WOA-LSO算法的多层感知器模型的农田灌溉方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于WOA‑LSO算法的多层感知器模型的农田灌溉方法，涉及农业灌溉技术领域。该方法包括：获取多个样本的气象数据因子，并确定多种因子组合。通过相关性测试筛选出与土壤蒸腾量最相关的因子组合，进而确定多层感知器MLP模型的输入层、输出层和隐藏层节点数；构建基于WOA‑LSO算法优化的MLP预测模型，该算法通过优化MLP的权重和阈值序列，得到最优序列并赋予模型；将研究区域的目标气象数据因子输入该模型，预测未来时段的土壤蒸腾量；将土壤有效含水量和蒸腾量输入模糊推理系统，获得灌水系数，并据此计算农田所需灌水量。本发明解决了高原地区由于数据稀缺和不完整所导致的土壤蒸腾量预测不精确的问题，显著提升了土壤蒸腾量的预测准确度。

本发明授权一种基于WOA-LSO算法的多层感知器模型的农田灌溉方法在权利要求书中公布了：1.一种基于WOA‑LSO算法的多层感知器模型的农田灌溉方法，其特征在于，包括： 获取多个样本气象数据因子； 根据多个样本气象数据因子，确定多种样本气象数据因子组合，并分别进行每一种样本气象数据因子组合与土壤蒸腾量的相关性测试，确定目标样本气象数据因子组合，根据目标样本气象数据因子组合，确定多层感知器模型中输入层、输出层和隐藏层的节点数； 基于已确定所述节点数的多层感知器模型，构建基于WOA‑LSO算法优化的多层感知器预测模型；所述基于WOA‑LSO算法优化的多层感知器模型是通过WOA‑LSO算法对多层感知器模型的权重序列和阈值序列进行寻优，得到最优权值序列和最优阈值序列并赋予多层感知器模型获得的； 将研究区域的多个目标气象数据因子输入至多层感知器预测模型，得到未来时段的土壤蒸腾量； 将研究区域的土壤有效含水量和土壤蒸腾量输入至模糊推理系统，获得灌水系数，并根据灌水系数，计算农田所需灌水量。

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