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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种多评价指标、多赋权方法耦合的作物高效用水模型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：CN119293627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411188900.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种多评价指标、多赋权方法耦合的作物高效用水模型是由王棣;王天赐;王欣宇;肖雨彤;张耀泽;杜太生;陈世超设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多评价指标、多赋权方法耦合的作物高效用水模型在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多评价指标、多赋权方法耦合的作物高效用水模型，包括以下步骤获取研究区内的相关数据；相关数据输入至作物模型中进行模拟，得到影响研究区域内不同种植场景研究结果的多种指标参数；构建样本数据，对作物模型进行优化，并输出优化后的多种参数指标；利用层次分析法，建立作物高效用水评价模型；对指标层和准则层进行主观权重和客观权重计算分析；得到作物高效用水模型评价结果。本发明利用作物模型和随机森林算法对影响作物高效用水的多种指标和因素进行模拟优化，结合层次分析法建立作物高效用水模型，并耦合主观和客观的权重分配得到更加科学的作物高效用水评价模型，进而根据高效用水模型促进节水保水措施的实施。

本发明授权一种多评价指标、多赋权方法耦合的作物高效用水模型在权利要求书中公布了：1.一种多评价指标、多赋权方法耦合的作物高效用水模型，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取研究区内的相关数据，包括研究区的气象数据、土壤数据、水资源数据、灌溉施肥制度；S2、根据不同作物的种植场景和对应场景下获取的相关数据，输入至作物模型中进行模拟，得到影响研究区域内不同种植场景研究结果的多种指标参数；S3、将S2中得到的多种参数指标作为预测变量，构建样本数据，输入至随机森林算法中，弥补在作物模型由于信息不明确或知识储备不足导致的偏差，对作物模型进行优化，并输出优化后的多种参数指标；S4、利用层次分析法，建立作物高效用水评价模型，将作物高效用水模型作为目标层，将影响研究区域内不同种植场景研究结果的多种因素作为准则层，将S3步骤得到的优化后的多种指标参数作为指标层；S5、对指标层和准则层进行主观权重和客观权重计算分析，利用层次分析法计算主观权重，利用CRITIC权重法计算客观权重，将层次分析法得到的主观权重和CRITIC权重法得到的客观权重进行再次加权计算最终得到准则层和指标层的综合权重；S6、结合S4、S5步骤得到作物高效用水模型评价结果；所述S2步骤中获取的多种指标参数包括水分利用率、作物水分生产率、氮肥利用效率；所述S4步骤所述的影响研究区域内不同种植场景研究结果的多种因素包括资源投入与利用效率、产量与品质以及环境效益因子；利用随机森林算法对作物模型进行优化时包括以下步骤：S31、将作物产量、土壤水含量、水分利用效率WUE、作物水分生产率WP、氮肥利用率NUE指标作为随机森林算法的特征变量；S32、根据所述随机森林算法对作物参数、土壤参数和灌溉施肥参数进行调整和优化，对应得到优化后的作物模型；S33、将不同组合的气象数据、土壤数据、作物产量和灌溉施肥制度数据输入至所述调整优化后作物模型中进行模拟，并对S2步骤获得的各种指标参数输出优化后的模拟值；S34、将输出的各项优化后的模拟值作为层次分析法的指标层。

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