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龙图腾网获悉马鞍山市良田农业科技有限公司申请的专利基于深度学习的虾稻共作区域水文模拟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：CN120562626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510652702.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于深度学习的虾稻共作区域水文模拟方法是由李俊;陶梅;李玲设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的虾稻共作区域水文模拟方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的虾稻共作区域水文模拟方法，涉及虾稻共作技术领域，为了解决水文模拟效果不佳的问题。本发明通过实时监测水文变化、作物生长状况和气象条件，能够及时发现并应对异常情况，确保调度方案的灵活性和适应性，模拟场景的设置包括场景定义、初始状态设置和边界条件设定，这使得模拟过程能够灵活适应不同的地理、气候和生态条件，提高了模拟的适应性和准确性，通过动态优化，可以进一步提高模型的准确性和可靠性，确保模型能够更真实地反映实际情况，微分方程嵌入、边界条件注入和对抗性训练等多种模型增强技术，能够从多个维度提升模型的性能。

本发明授权基于深度学习的虾稻共作区域水文模拟方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的虾稻共作区域水文模拟方法，其特征在于，包括： 从不同的数据端口将虾稻共作区域的相关数据进行采集和处理，将处理完成的数据进行特征提取，将提取的特征进行融合处理； 将融合处理完成的特征数据进行耦合机理模型构建，将构建的耦合机理模型进行模型处理，将处理好的模型进行虾稻共作区域的水文过程模拟，模拟完成后生成虾稻共作区域的调度方案; 从不同的数据端口将虾稻共作区域的相关数据进行采集和处理，包括： 从气象数据端口、水文数据端口、土壤数据端口、生产数据端口、遥感数据端口和环境数据端口，将虾稻共作区域的相关数据进行采集； 其中，气象数据端口采集的数据包括气温、降水量、风速、风向和蒸发量；水文数据端口采集的数据包括河流水位、流量和地下水位；土壤数据端口采集的数据包括土壤湿度、土壤类型、pH值和养分含量；生产数据端口采集的数据包括作物种植面积、作物生长状态、施肥和灌溉情况；遥感数据端口采集的数据包括地表温度、植被指数和土地利用；环境数据端口采集的数据包括水质和生物多样性; 将处理完成的数据进行特征提取，包括： 利用统计方法对处理完成的数据进行每个特征和目标变量之间的相关性的评估； 再利用集成学习算法对评估结果进行特征重要性筛选，筛选完成后得到集成特征数据； 将集成特征数据分别进行时间序列特征、空间分布特征和物理过程特征的提取； 其中，时间序列特征包括气象水文数据和生产管理数据；空间分布特征包括遥感数据和环境数据；物理过程特征包括水文过程和土壤数据； 将提取的特征数据分别进行特征学习，其中，特征学习方法包括卷积神经网络学习、循环神经网络学习和图神经网络学习； 卷积神经网络学习包括遥感影像特征和时空立方体特征；循环神经网络包括水文时间序列和灌溉调度特征；图神经网络学习包括田块网络建模和生态网络分析； 特征学习完成后得到处理完成数据的特征数据; 将融合处理完成的特征数据进行耦合机理模型构建，包括： 特征数据进行耦合机理模型构建之前，先对模型框架进行设计； 选用水文模型、作物生长模型和水质模型构建基础框架，其中，水文模型、作物生长模型和水质模型分别从模型数据库中进行调取； 将水文模型、作物生长模型和水质模型中嵌入参数预测数据、空间交互数据和调度优化数据； 嵌入完成后定义输出目标，输出目标包括水位预测、灌溉水量和作物产量； 输出目标定义后完成模型框架的设计。

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