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龙图腾网获悉中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所申请的专利基于过程模型与机器学习的麦玉轮作未来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：CN121052952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511145140.2，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权基于过程模型与机器学习的麦玉轮作未来产量预测方法及系统是由陈迪;常乃杰;刘布春;刘恩科;杨晓娟设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于过程模型与机器学习的麦玉轮作未来产量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于过程模型与机器学习的麦玉轮作未来产量预测方法及系统，属于农业信息技术、作物模型与机器学习交叉领域，方法包括：构建时空连续的县级尺度区域数据集；利用点位数据对过程模型进行参数校准，模拟站点尺度的小麦和玉米产量；通过施肥情景实验和极端气候组合情景实验生成样本集，将样本集划分为训练集和验证集；训练集成注意力机制的梯度提升回归树模型并进行验证，构建DNDC‑GBRT‑ATT预测框架；将县级尺度区域数据集输入训练后的梯度提升回归树模型，输出未来气候变化下小麦‑玉米轮作模式的县级尺度产量预测结果。本发明实现了县级尺度的精准预测，为区域农业生产决策提供了可靠的技术支撑。

本发明授权基于过程模型与机器学习的麦玉轮作未来产量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于过程模型与机器学习的麦玉轮作未来产量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取麦玉轮作目标区域的多源异构数据，通过时空对齐算法整合所述多源异构数据，构建时空连续的县级尺度区域数据集； 利用点位数据对过程模型进行参数校准，模拟站点尺度的小麦和玉米产量； 在点位上通过施肥情景实验和极端气候组合情景实验生成样本集，将样本集划分为训练集和验证集； 以点位上的年平均气温、年降水量、大气CO2浓度、土壤有机碳、氮肥施用量、有机肥肥料碳输入、有机肥肥料氮输入作为预测变量，以过程模型模拟产量为目标变量，训练集成注意力机制的梯度提升回归树模型并进行验证，构建DNDC-GBRT-ATT预测框架； 所述注意力机制通过多层感知机计算预测变量的归一化权重，公式为： 其中，xi为第i个预测变量，MLP为多层感知机，为归一化权重，表示计算当前元素i的指数化注意力得分，表示计算所有元素的指数化注意力得分之和，用于归一化； 所述梯度提升回归树模型的超参数通过网格搜索交叉验证优化，包括损失函数、最大迭代次数、内部节点再划分最小样本数、叶节点最少样本数、学习率、决策树最大深度； 采用决定系数、标准化均方根误差、极端事件预测准确率及复合事件误差放大系数验证模型精度； 所述极端事件预测准确率，用于计算高温干旱或涝渍胁迫下的预测相对误差； 所述复合事件误差放大系数，用于评估旱涝复合事件下的误差增幅； 将县级尺度区域数据集输入DNDC-GBRT-ATT预测框架，输出未来气候变化下小麦-玉米轮作模式的县级尺度产量预测结果；所述产量预测结果附带CMIP6多模式集合的95%置信区间。

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