[發(fā)明專利]基于知識與數(shù)據(jù)共同驅(qū)動的作物單產(chǎn)量預(yù)測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410371605.1
• 申請日: 2014-07-30
• 公開（公告）號: CN104134003A
• 公開（公告）日: 2014-11-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 范興容;康孟珍;華凈;王秀娟;王浩宇;胡包鋼
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院自動化研究所
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021
• 代理人: 宋焰琴

1.一種基于知識與數(shù)據(jù)共同驅(qū)動的作物單產(chǎn)量預(yù)測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟1，利用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的作物單產(chǎn)量生產(chǎn)潛力子模型，根據(jù)輸入的環(huán)境數(shù)據(jù)得到作物的單產(chǎn)量生產(chǎn)潛力E；

步驟2，利用基于過程的作物模型，構(gòu)建得到基于知識驅(qū)動的作物單產(chǎn)量子模型，然后根據(jù)所述作物的單產(chǎn)量生產(chǎn)潛力E和作物內(nèi)在的機理參數(shù)得到作物的單產(chǎn)量y；

步驟3，利用區(qū)域歷史環(huán)境數(shù)據(jù)和所述步驟2得到的作物的單產(chǎn)量y，辨識得到所述基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的作物單產(chǎn)量生產(chǎn)潛力子模型的模型參數(shù)θ_d和所述基于知識驅(qū)動的作物單產(chǎn)量子模型的模型參數(shù)θ_k，以根據(jù)未來某區(qū)域的氣象數(shù)據(jù)來對該區(qū)域作物的單產(chǎn)量進行預(yù)測。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述環(huán)境數(shù)據(jù)包括但不限于氣象數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的作物單產(chǎn)量生產(chǎn)潛力子模型是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法構(gòu)建得到的，其表示為：

E＝f_d(x,θ_d)，

其中，f_d(·)表示基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，x為輸入的環(huán)境數(shù)據(jù)，E為對應(yīng)環(huán)境條件下作物單產(chǎn)量的生產(chǎn)潛力，θ_d為子模型E的參數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于知識驅(qū)動的作物單產(chǎn)量子模型表示為：

y＝f_k(E,θ_k)，

其中，f_k(·)表示基于過程的作物模型，θ_k為子模型y的參數(shù)，即作物內(nèi)在的機理參數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟3中，利用梯度下降法辨識得到基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的作物單產(chǎn)量生產(chǎn)潛力子模型的模型參數(shù)θ_d和基于知識驅(qū)動的作物單產(chǎn)量子模型的模型參數(shù)θ_k。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFN)構(gòu)建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的作物單產(chǎn)量生產(chǎn)潛力子模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFN)構(gòu)建得到的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的作物單產(chǎn)量生產(chǎn)潛力子模型可表示為：

E＝f_d(x,θ_d)＝Φ(x)θ_d，

其中，θ_d為RBFN的權(quán)值參數(shù)，Φ(x)＝[φ₁(x),φ₂(x),…,φ_h(x)]為徑向基函數(shù)，且φl(x)=1+(x-clσl)2.]]>

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，基于植物功能結(jié)構(gòu)模型(GreenLab)或園藝作物通用模型(HortiSim)構(gòu)建基于知識驅(qū)動的作物單產(chǎn)量子模型。