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龍圖騰網獲悉河海大學;華北水利水電大學申請的專利一種基于深度學習的土壤墑情預測方法和裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120387148B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510889383.0，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權一種基于深度學習的土壤墑情預測方法和裝置是由虞美秀;何佳儀;金君良;黃生志;韋麗;宋翰林;徐梓軒;吳福婷設計研發完成，并于2025-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的土壤墑情預測方法和裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的土壤墑情預測方法和裝置，首先，對歷史土壤墑情時間序列數據進行季節性趨勢分解，得到趨勢項、季節項和殘差項；其次，結合多種因果檢驗方法，分析每個分解項與氣象變量之間的因果關系，構建動態因果鄰接矩陣，得到因果樹結構；針對趨勢項、季節項和殘差項，分別根據因果樹結構設計因果LSTM子模型，輸入歷史分解序列和篩選后的因果氣象變量進行獨立預測；最后，通過全連接層融合各子模型的預測結果，輸出未來時段土壤墑情的最終預測值。本發明的創新點在于融合分解項因果信息和時間依賴性特征，增強了模型的可解釋性和對長期趨勢及短期突變的響應能力。

本發明授權一種基于深度學習的土壤墑情預測方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的土壤墑情預測方法，其特征在于，包括： 獲取土壤墑情歷史時間序列和各氣象因子歷史時間序列； 根據土壤墑情歷史時間序列，根據季節性趨勢分解方法STL分解得到分解項的時間序列，所述分解項包括：趨勢項、季節項和殘差項； 根據各氣象因子歷史時間序列以及各分解項時間序列，分別通過各分解項對應的因果長短期記憶網絡LSTM子模型得到各分解項的預測結果；所述因果長短期記憶網絡LSTM子模型構建過程包括：根據分解項和各氣象因子的歷史時間序列，通過因果檢驗方法，分析每個分解項與氣象變量之間的因果關系，得到動態因果鄰接矩陣，根據動態因果鄰接矩陣得到因果樹結構，根據因果樹結構構建因果LSTM子模型； 各因果LSTM子模型輸出的分解項的預測結果通過全連接層融合，通過輸出層輸出未來時段土壤墑情的最終預測值； 各分解項對應的因果長短期記憶網絡LSTM子模型包括：趨勢項子模型、季節項子模型和殘差項子模型，各子模型架構均基于因果LSTM結構進行構建； 趨勢項子模型采用單向LSTM結構； 季節項子模型在季節編碼器和層歸一化之后設有全局池化層，用于提取全局季節性特征，并在季節項子模型的全連接層之前引入注意力機制，生成上下文向量與注意力權重； 殘差項子模型采用雙向LSTM結構，并結合最大池化和平均池化兩種全局特征提取方法獲取最大池化特征與平均池化特征，與殘差編碼特征通過張量連接函數連接后輸入殘差項子模型的全連接層。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人河海大學;華北水利水電大學，其通訊地址為：210024 江蘇省南京市鼓樓區西康路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。