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龙图腾网恭喜北京纯真高科农牧科技有限公司申请的专利一种基于农牧融合的生态循环管理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：CN119273044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411293000.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于农牧融合的生态循环管理方法是由王聪设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于农牧融合的生态循环管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及生态循环技术领域，尤其涉及一种基于农牧融合的生态循环管理方法；本发明采用数据挖掘技术，整合土壤传感器数据、气象数据、作物生长数据和牲畜健康数据，构建动态耦合的养分管理模型；利用深度学习等算法，实时预测作物和土壤的养分需求，并根据预测结果调整施肥策略，克服了静态管理局限性，实现精准施肥；结合实时监测技术，根据实际环境和作物需求进行实时调整；通过反馈机制系统持续优化养分供应，避免现有管理方案中滞后的问题，保证作物在不同生长阶段得到适量的养分；利用数据挖掘技术深入分析历史数据，挖掘出影响养分供需的关键因素，制定科学施肥策略，显著提高数据的利用率，减少管理决策中的不确定性。

本发明授权一种基于农牧融合的生态循环管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于农牧融合的生态循环管理方法，其特征在于，包括：步骤S1，动态养分需求预测，利用数据挖掘技术，整合多源数据，构建实时动态耦合的养分管理模型，预测作物和土壤的养分需求；步骤S2，实时反馈与自适应调整，基于动态养分需求预测模型的输出，结合实时监测技术，建立反馈机制，进行施肥策略的自适应调整；步骤S3，数据驱动的决策支持，基于对历史数据的分析，识别影响养分供需的关键因素，优化未来的施肥策略；步骤S1中，动态养分需求预测方式包括：收集并整合来自土壤传感器、气象站、作物生长监测和牲畜健康的多维数据，构建完整的生态系统数据集；采用深度学习算法对整合的数据进行训练，构建动态耦合模型；基于构建的实时动态耦合养分管理模型，实时预测作物在不同生长阶段的具体养分需求；步骤S1中，进行多源数据收集，构建完整的生态系统数据集，收集来自以下数据源的数据：土壤数据集Ds：包含土壤湿度Hs、土壤温度Ts、土壤有机质含量OMs、土壤pH值pHs；气象数据集Dm：包括降水量Pm、日照时长Sm、气温Tm、风速Wm；作物生长数据集Dc：作物叶面积指数LAIc、作物氮素吸收量Nc、生长速率Gc；牲畜数据集Dl：包括牲畜排泄物养分含量Nl、牲畜饲料消耗量Fl、排泄频率Rl；设每个数据集Dx中的变量为xi，进行标准化：其中为标准化后的变量值，xi为原始数据值，μx为数据集Dx中变量的均值，σx为数据集Dx中变量的标准差；将标准化后的数据整合为多维数据矩阵X：其中，分别为标准化后的土壤、气象、作物和牲畜数据；步骤S1中，采用长短期记忆网络LSTM构建动态耦合模型：设定输入层为整合后的多维数据矩阵X，输出为作物不同生长阶段的养分需求预测值Np，LSTM网络架构包括：ht＝ot*tanhCt，其中ft为遗忘门，控制之前状态的影响；it为输入门，控制新信息的输入量；为候选记忆单元，表示新状态的候选值；Ct为记忆单元，存储累积信息；ot为输出门；ht为隐藏层状态，即输出；t为当前时刻的时间索引，σ为Sigmoid激活函数，Wf，Wi，WC，Wo为权重矩阵，分别对应遗忘门、输入门、候选记忆单元和输出门，每个权重矩阵用于连接当前输入和上一时刻的隐藏状态，bf，bi，bC，bo为偏置项，分别对应遗忘门、输入门、候选记忆单元和输出门，ht-1为前一时间步的隐藏状态，包含之前时间步信息，Xt为当前时间步长的输入数据，包括所有收集到的标准化后的多维数据，即土壤、气象、作物生长和牲畜数据；使用历史数据和实时采集的数据，通过反向传播算法BPTT对LSTM模型进行训练，优化模型参数θ＝{Wf,Wi,WC,Wo,bf,bi,bC,bo}，最小化预测误差Lθ：其中Np,t为第t个时间步的真实养分需求，为模型预测养分需求，N为时间序列中的总时间步数，t为当前的时间步；将实时收集的标准化数据输入到训练好的LSTM模型中，得到当前时间步的养分需求预测值根据LSTM模型输出的动态调整施肥策略；步骤S2中，实时反馈与自适应调整方式包括：持续监测土壤条件、作物状态和环境因素，将实时数据反馈到养分需求预测模型中；通过分析实时监测数据与预测结果的偏差，立即调整施肥方案；步骤S2中进行实时数据监测，实时采集数据：土壤条件：包括土壤湿度、土壤温度、土壤pH值；作物状态：作物叶面积指数、氮素含量、生长速率；环境因素：气温、降水量、风速；设实时数据矩阵为Xrealt；使用实时数据与动态养分需求预测模型输出进行比对，计算偏差： 其中Δt为时间步t的偏差矩阵，为预测模型在时间步t的输出数据矩阵；利用偏差矩阵Δt，建立施肥策略的自适应调整模型，设施肥量为Ft，施肥量调整方式为：Ft+1＝Ft+η·WΔ·Δt，其中Ft为时间步t的施肥量，η为学习率，控制调整幅度，WΔ为权重矩阵，用于调整不同因素对施肥量的影响，Δt为偏差矩阵；自适应调整策略的优化公式： 其中为更新前，后的权重矩阵，γ为权重更新的学习率，LWΔ为损失函数，即施肥策略与实际需求之间的误差平方和；定义损失函数：其中Np,realt为时间步t的实际养分需求，Ft为时间步t的施肥量。

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