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龙图腾网获悉中国农业科学院农业信息研究所申请的专利基于夜间灯光指数的农林牧渔业总产值预测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：CN118410909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202410565974.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于夜间灯光指数的农林牧渔业总产值预测方法是由杨荣超;赵忠贺;周清波;徐磊设计研发完成，并于2024-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于夜间灯光指数的农林牧渔业总产值预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于夜间灯光指数的农林牧渔业总产值预测方法，属于产值预测技术领域，本发明通过基于深度神经网络构建农林牧渔业总产值预测模型，将训练集输入到农林牧渔业总产值预测模型进行训练，通过粒子群算法对农林牧渔业总产值预测模型的模型参数进行优化，输出农林牧渔业总产值预测模型，最后通过农林牧渔业总产值预测模型对目标区域的农林牧渔业总产值进行预测，获取预测结果，并根据预测结果生成相关的预警信息。本发明通过融合Dice系数度量算法以及图神经网络对训练集进行优化，能够使得训练集的数据更加符合训练要求，从而降低模型的训练时间以及提高模型的预测精度，能够及时根据实际的生产需求对生产计划进行调控。

本发明授权基于夜间灯光指数的农林牧渔业总产值预测方法在权利要求书中公布了：1.基于夜间灯光指数的农林牧渔业总产值预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：获取各地区的历史夜间灯光指数数据以及农林牧渔业总产值历史数据，并通过灰色关联分析分析与所述农林牧渔业总产值相关的夜间灯光指数数据；根据与所述农林牧渔业总产值相关的夜间灯光指数数据以及相关的农林牧渔业总产值历史数据构建训练集，基于深度神经网络构建农林牧渔业总产值预测模型，将所述训练集输入到所述农林牧渔业总产值预测模型进行训练；引入粒子群算法，通过所述粒子群算法对所述农林牧渔业总产值预测模型的模型参数进行优化，输出所述农林牧渔业总产值预测模型；通过所述农林牧渔业总产值预测模型对目标区域的农林牧渔业总产值进行预测，获取预测结果，并根据所述预测结果生成相关的预警信息；获取各地区的历史夜间灯光指数数据以及农林牧渔业总产值历史数据，通过灰色关联分析分析与所述农林牧渔业总产值相关的夜间灯光指数数据，具体包括：获取各地区的历史夜间灯光指数数据以及农林牧渔业总产值历史数据，引入灰色关联分析法，并将所述各地区的历史夜间灯光指数数据以及农林牧渔业总产值历史数据输入到所述灰色关联分析法中计算；计算每一夜间灯光指数数据与农林牧渔业总产值历史数据之间的关联程度信息，并预设关联程度阈值信息，判断所述夜间灯光指数数据与农林牧渔业总产值历史数据之间的关联程度信息是否大于所述关联程度阈值信息；当所述夜间灯光指数数据与农林牧渔业总产值历史数据之间的关联程度信息大于所述关联程度阈值信息时，则将对应的夜间灯光指数数据作为与所述农林牧渔业总产值相关的夜间灯光指数数据；当所述夜间灯光指数数据与农林牧渔业总产值历史数据之间的关联程度信息不大于所述关联程度阈值信息时，则将对应的夜间灯光指数数据作为与所述农林牧渔业总产值不相关的夜间灯光指数数据；根据与所述农林牧渔业总产值相关的夜间灯光指数数据以及相关的农林牧渔业总产值历史数据构建训练集，具体包括：引入Dice系数度量算法以及图神经网络，并获取相关的夜间灯光指数数据以及对应的农林牧渔业总产值历史数据，将所述相关的夜间灯光指数数据以及对应的农林牧渔业总产值历史数据输入到所述图神经网络中；将所述相关的夜间灯光指数数据以及对应的农林牧渔业总产值历史数据均作为所述图神经网络的图节点，构建拓扑结构图，通过对所述拓扑结构图进行分类，获取分类后的拓扑结构图；根据所述分类后的拓扑结构图构建并初始化若干个训练子集，并通过所述Dice系数度量算法计算所述训练子集之间的Dice系数，并判断所述Dice系数是否大于预设Dice系数阈值；当所述Dice系数大于预设Dice系数阈值时，则重新调整训练子集中的训练项目，直至所述Dice系数不大于预设Dice系数阈值，输出训练子集，并构建训练集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国农业科学院农业信息研究所，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街12号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。