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龙图腾网恭喜厦门海晟融创信息技术有限公司申请的专利一种基于精准气象学的烟叶产量预测系统及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：CN119599223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510138303.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于精准气象学的烟叶产量预测系统及方法是由何勇;赖福长;林德木;庄炎煌设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于精准气象学的烟叶产量预测系统及方法在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种基于精准气象学的烟叶产量预测系统及方法，涉及数据分析技术领域。所述方法包括：获取目标种植区在当前种植周期的产量影响参数；将产量影响参数输入目标产量预测模型进行处理；根据目标产量预测模型的输出结果得到预测烟叶产量；其中，目标产量预测模型包括预处理层及神经网络层，预处理层用于对产量影响参数进行预处理，该神经网络层包括输入层、第一处理层、第二处理层和输出层，第一处理层用于进行特征提取处理，得到影响参数时序特征融合数据；第二处理层用于提取产量影响参数之间的时序相关性，得到时序关联特征数据；输出层用于基于该时序关联特征数据和影响参数时序特征融合数据进行预测，得到预测烟叶产量。

本发明授权一种基于精准气象学的烟叶产量预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于精准气象学的烟叶产量预测方法，其特征在于，包括：获取目标种植区在当前种植周期的产量影响参数，所述产量影响参数包括气象数据对应的第一时序数据、土壤数据对应的第二时序数据以及种植数据对应的第三时序数据，所述气象数据包括从气象预测平台获取的第一气象数据以及通过所述目标种植区的农业气象监测仪获取的第二气象数据；将所述产量影响参数输入目标产量预测模型进行处理；根据所述目标产量预测模型的输出结果得到所述目标种植区在当前种植周期的预测烟叶产量；所述目标产量预测模型包括预处理层及神经网络层，其中，所述预处理层用于对所述产量影响参数进行预处理，所述神经网络层基于多个历史种植周期的历史产量影响参数及历史烟叶产量数据进行迭代训练得到；所述神经网络层包括依次连接的输入层、第一处理层、第二处理层和输出层，所述第一处理层用于对所述产量影响参数中包含的多个时序数据进行特征提取处理，得到影响参数时序特征融合数据；所述第二处理层用于对各个产量影响参数所对应的影响参数时序特征融合数据之间的时序相关性进行提取，得到时序关联特征数据；所述输出层用于基于所述时序关联特征数据和所述影响参数时序特征融合数据进行预测，得到预测烟叶产量；其中，所述对各个产量影响参数所对应的影响参数时序特征融合数据之间的时序相关性进行提取，得到时序关联特征数据，包括：利用BG序列分割算法获取所述影响参数时序特征融合数据中的突变点，并基于每一个所述突变点对应的时间确定每一种产量影响参数对应的突变时间序列；计算任意两种产量影响参数对应的突变时间序列中具有相同序号的突变点之间的DTW距离之和，并基于所述DTW距离之和确定所述任意两种产量影响参数之间的时序关联特征数据；所述计算任意两种产量影响参数对应的突变时间序列中具有相同序号的突变点之间的DTW距离之和，包括：在所述任意两种产量影响参数对应的突变时间序列中的突变点数量不一致时，基于突变点数量较少者中最后一个突变点所对应的时间对其进行补齐，并基于补齐后的数据计算具有相同序号的突变点之间的DTW距离之和。

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