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智慧农业领域 “智能灌溉决策优化” 高价值专利案例:基于改进粒子群算法的农田智能灌溉控制方法

2026-07-04 09:36:54

课题来源：某农业水利工程研究院委托项目

案例定位：面向大田农田作物需水量时序波动大、传统 LSTM 灌溉预测模型拟合误差高、灌溉调控参数人工整定效率低、水肥灌溉资源浪费严重等痛点，开展融合改进粒子群算法与长短期记忆网络的农田智能灌溉决策控制方法专利转化研究。

1 项目背景

农田作物全生育期需水量受光照、气温、土壤湿度、作物生长阶段多重因素耦合影响，不同生育阶段需水阈值差异显著，传统人工灌溉依靠经验调控，存在灌溉过量或缺水减产问题。现有基于 LSTM 的作物需水量预测与灌溉控制系统存在三大短板：一是原始 LSTM 网络学习率、神经元数量等超参数依靠人工经验设定，参数组合无法全局寻优，模型预测误差偏大，作物不同生育期需水量拟合精度不足；二是农田多维度环境监测数据未做参数优化筛选，数据维度冗余，模型运算耗时久，难以支撑灌溉系统实时在线决策；三是灌溉控制策略未绑定需水量预测结果动态调节，灌溉流量、时长固定不变，无法实现按需精准灌溉，水资源利用率偏低。

本专利提出一种基于改进粒子群算法的农田智能灌溉控制方法，构建 “农田环境时序数据采集 - 改进 PSO-LSTM 作物需水量预测 - 分生育期灌溉阈值判定 - 动态灌溉流量闭环调控” 全链路技术体系。依托粒子群优化算法（PSO）自适应寻优 LSTM 网络超参数，搭建 PSO-LSTM 高精度作物需水量预测模型，分播种拔节期、抽穗成熟期设置差异化灌溉判定阈值，依据实时预测需水量动态调节田间灌溉设备运行参数，实现农田精细化按需灌溉，为智慧农田节水管控、作物稳产增效提供智能算法与自动控制支撑。

深度森林从高价值专利挖掘与技术转化角度切入，围绕 “农田多源环境数据预处理、改进 PSO-LSTM 作物需水量时序预测、分生育期灌溉闭环调控” 核心技术路径，完成包含基于改进粒子群优化的作物需水量预测方法、分生育期农田灌溉动态调控方法、自适应智能灌溉控制系统在内的发明专利群布局，并选取华北大田小麦种植示范区开展连续 2 个完整种植周期实测数据模型验证与田间示范应用。

2 本专利要解决的问题

（1）作物不同生育阶段需水量波动差异大，传统 LSTM 模型超参数人工设定，无全局自适应寻优机制，作物需水量预测误差高，无法精准匹配田间灌溉需求。

（2）农田环境监测指标多、时序数据冗余，模型计算效率低，难以满足田间灌溉设备毫秒级实时调控的响应要求。

（3）传统灌溉控制策略固定灌溉参数，未结合预测需水量动态调整灌溉时长、流量，水资源浪费严重，难以实现节水与稳产双向平衡。

3 专利技术核心价值点

3.1 改进粒子群算法（PSO）参数全局寻优方法

本发明对标准粒子群速度、位置更新公式优化，引入动态惯性权重实现全局与局部搜索平衡，自动迭代寻优 LSTM 网络全部超参数，降低模型预测误差，核心计算公式如下：

1.粒子速度更新公式

2.粒子位置迭代更新公式

3.个体最优值更新判定公式

该算法通过迭代更新种群粒子位置，自动遍历 LSTM 学习率、隐藏层神经元数量、迭代次数等参数组合，最小化作物需水量预测误差，解决人工调参带来的拟合偏差问题。以华北小麦田实测数据验证，优化后算法收敛速度提升 32%，可快速输出最优超参数组合。

3.2 基于 PSO-LSTM 的作物分生育期需水量高精度预测方法

本发明融合改进 PSO 全局寻优能力与 LSTM 时序特征提取优势，构建 PSO-LSTM 混合预测模型，针对小麦播种至拔节、抽穗至成熟两大生育阶段分别建模预测。模型误差评价指标选用平均绝对误差 MAE、均方误差 MSE、均方根误差 RMSE、平均绝对百分比误差 MAPE。

实测数据验证结果显示：小麦播种拔节期预测最大误差 0.01mm/d，最小误差 0mm/d；抽穗成熟期预测曲线贴合实际需水量，综合评价指标 MAE=0.0511、MSE=0.0067、RMSE=0.024、MAPE=0.0103。相较原始 LSTM 模型，整体预测精度大幅提升，可精准捕捉不同生育期需水量升降波动特征。

原始 LSTM 模型无参数寻优机制，存在明显滞后偏差，PSO-LSTM 预测曲线与田间实测需水量曲线基本重合，作物需水量波动捕捉能力显著提升。

3.3 分生育期自适应农田灌溉闭环调控方法

本发明耦合 PSO-LSTM 模型实时需水量预测输出，划分两大作物生育阶段设置差异化灌溉阈值，搭建预测 - 判定 - 调控闭环控制逻辑。系统实时采集土壤湿度、光照、气温等田间环境数据输入预测模型，输出未来 1~3 日作物需水量，对照对应生育期灌溉阈值自动调节灌溉电磁阀开度、灌溉时长与供水流量。

若预测需水量高于田间土壤持水上限，自动延长灌溉时长、增大供水流量；若预测需水量低于阈值，自动关停灌溉设备，杜绝漫灌、过量灌溉。整套预测调控一体化算法单次全流程推演耗时小于 0.25 秒，满足田间灌溉设备实时在线调控响应需求。

依托分生育期差异化调控逻辑，田间灌溉水资源利用率提升 21%，在保障小麦亩产稳定的前提下，大幅降低农业灌溉用水消耗。

4 专利转化验证与分析

选取华北某小麦规模化种植示范区开展连续 2 个完整种植周期实地验证实验，田间布设土壤湿度、温光、水分传感器，每 1 小时采集一组环境数据，监测指标包含气温、光照强度、土壤含水率、作物株高、降雨量共 8 项，累计获取有效时序监测数据超八千条，全部数据完成异常值剔除、缺失插值、标准化预处理，按 8:2 比例划分训练集与测试集用于模型训练校验。

在 PSO 参数寻优验证中，动态惯性权重改进后粒子群收敛迭代次数减少 30%，模型调参人力成本完全消除；在作物需水量预测验证中，原始 LSTM 模型 RMSE 达到 0.127，PSO-LSTM 模型 RMSE 仅 0.024，各生育期预测误差均大幅降低；在田间灌溉调控验证中，采用自适应闭环灌溉策略后，示范区每亩小麦灌溉用水量下降 20.7%，作物亩产无减产。整套预测调控一体化算法单次全流程推演耗时小于 0.25 秒，满足智慧农田灌溉系统实时在线调控的毫秒级决策需求。

5 专利转化成效

相关技术成果已进入实质转化与权属固化阶段。

深度森林公司与某农业水利工程研究院围绕 “基于改进粒子群算法的农田智能灌溉控制方法” 核心技术体系，已完成 1 项国家发明专利与 2 项软件著作权的组合申请与完整专利布局。后续拟覆盖黄淮海规模化大田种植区智慧灌溉平台建设开展规模化落地应用，预期可将作物需水量预测误差降低 80% 以上，农田灌溉节水率稳定提升 20%，为大田作物精准节水灌溉、智慧农业水肥一体化管控、农业水资源高效利用提供智能算法支撑与标准化技术方案。

山东深度森林信息科技有限公司是一家面向高质量专利“挖掘-设计-转化”的技术服务团队。