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龙图腾网获悉武汉轻工大学申请的专利土壤重金属含量预测方法、装置、设备及存储介质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：CN115394370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210884365.X，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权土壤重金属含量预测方法、装置、设备及存储介质是由张聪;李亮亮;曹坤;黎帅锋;魏志慧;陈晓玲;黄晓宇设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本土壤重金属含量预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种土壤重金属含量预测方法、装置、设备及存储介质，属于土壤重金属检测技术领域。本发明通过获取初始土壤数据集；对初始土壤数据集进行聚类，得到目标聚类簇；通过目标聚类簇得到参考土壤数据集；通过熵权距离检测策略对参考土壤数据集进行过滤，得到目标土壤数据集；通过目标土壤数据集对递归神经网络进行优化，得到目标递归神经网络；通过目标土壤数据集对目标递归神经网络进行训练，得到土壤重金属含量预测模型；通过土壤重金属含量预测模型进行土壤重金属含量预测，加快网络训练收敛速度，从而提高土壤重金属含量预测精确度。

本发明授权土壤重金属含量预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种土壤重金属含量预测方法，其特征在于，所述土壤重金属含量预测方法包括： 获取初始土壤数据集； 对所述初始土壤数据集进行聚类，得到目标聚类簇； 通过所述目标聚类簇得到参考土壤数据集； 通过熵权距离检测策略对所述参考土壤数据集进行过滤，得到目标土壤数据集； 通过所述目标土壤数据集对递归神经网络进行优化，得到目标递归神经网络； 通过所述目标土壤数据集对所述目标递归神经网络进行训练，得到土壤重金属含量预测模型； 通过所述土壤重金属含量预测模型进行土壤重金属含量预测； 所述通过所述目标土壤数据集对递归神经网络进行优化，得到目标递归神经网络，包括： 获取所述目标土壤数据集的数量及实际值； 获取递归神经网络的预测值； 通过所述数量、所述实际值以及所述预测值计算得到均方误差函数； 设置所述目标土壤数据集中的权值； 根据所述权值计算权值衰减项； 获取所述目标土壤数据集的雅可比矩阵和海瑟矩阵； 通过所述雅可比矩阵、所述海瑟矩阵以及所述数量计算有效权值个数； 通过所述有效权值个数、所述权值衰减项、所述数量以及所述均方误差函数计算正则化参数； 通过所述正则化参数、所述权值衰减项以及所述均方误差函数计算目标函数； 根据所述目标函数以及所述正则化参数对递归神经网络的结构进行优化，得到目标递归神经网络的结构； 获取所述目标递归神经网络的结构的网络权值和阈值； 通过自适应GA-PSO算法更新所述网络权值和所述阈值，以优化递归神经网络的网络误差，得到目标递归神经网络，其中，自适应GA-PSO算法中计算个体交叉和变异的公式为： ，P ci为交叉几率，P mi为变异几率，c 1和c 2为交叉基础几率，c 3为交叉常数，0c 1c 2c 31，c 4和c 5为变异基础几率，c 6为变异常数，0c 4c 5c 61，f i为个体适应度值，f max为个体适应度值的最大值，f avg为个体适应度的平均值；其中，自适应GA-PSO算法中计算当前惯性权重的公式为： ，ω为当前惯性权重，ωmin为第一惯性权重，ωmax为第二惯性权重，t为位置参数，k为当前迭代次数。

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武汉轻工大学，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市汉口常青花园学府南路68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”。