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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利基于注意力机制的大面积自适应作物产量预测方法及系统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：CN118070951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202410145423.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于注意力机制的大面积自适应作物产量预测方法及系统是由向炜;龙隆;刘子辰;李虎;张玉成;程霖设计研发完成，并于2024-02-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的大面积自适应作物产量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于注意力机制的大面积自适应作物产量预测方法和系统，包括：获取作物时序数据，作物时序数据为各时间点对应的生长环境数据；构建包括长短时记忆层、时间注意力层、特征注意力层和全连接层的作物产量预测模型；将作物时序数据输入长短时记忆层，得到作物生长二维特征矩阵，沿时间维度和特征维度将作物生长二维特征矩阵分别输入时间注意力层、特征注意力层，以为作物生长二维特征矩阵加权，加权后送入全连接层，得到预测产量；根据预测产量和实际产量构建损失函数训练作物产量预测模型，使特征注意力层学习环境因素对作物产量的影响权重的差异性；将待预测的作物时序数据输入训练完成后的作物产量预测模型，得到作物产量预测结果。

本发明授权基于注意力机制的大面积自适应作物产量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的大面积自适应作物产量预测方法，其特征在于，包括：步骤1、获取多个已标注实际产量的作物时序数据，该多个已标注实际产量的作物时序数据为同一种作物在不同地区的作物时序数据，且待预测的作物时序数据的作物类别与该已标注实际产量的作物时序数据的作物类别相同，该作物时序数据为各时间点对应的生长环境数据；构建包括长短时记忆层、时间注意力层、特征注意力层和全连接层的作物产量预测模型；步骤2、将该作物时序数据输入该长短时记忆层，得到作物生长二维特征矩阵，沿时间维度，将该作物生长二维特征矩阵拆分，得到各个时间点对应的生长特征；沿特征维度，将该作物生长二维特征矩阵拆分，得到各个特征对应的时序特征；步骤3、将各个时间点对应的生长特征输入该时间注意力层，将得到的该作物时序数据中各时间点的权重与该作物生长二维特征矩阵相乘，得到第一矩阵；将各个特征对应的时序特征输入该特征注意力层，将得到的该作物时序数据中各个特征的权重与该作物生长二维特征矩阵相乘，得到第二矩阵；将该第一矩阵和该第二矩阵拼接后送入该全连接层，得到预测产量；根据该预测产量和该实际产量构建损失函数训练该作物产量预测模型，使该特征注意力层学习不同地区环境因素对作物产量的影响权重的差异性；步骤4、将待预测的作物时序数据输入训练完成后的作物产量预测模型，得到作物产量预测结果。

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