基于BPNN建立的茯苓多产区气象产量预测模型

本产品基于反向传播神经网络（BPNN）构建，模型采用多产区数据混合训练策略，将不同产（片）区的历史产量数据、长时序气象数据（温度、降水、湿度、日照）以及土壤化学因子及环境 因子、菌种批次等关键变量统一整合，以产区作为类别特征输入网络，让模型自动学习各产区气象因子与产量之间的共性规律及产区特异性差异。该模型服务于茯苓种植基地与加工企业的产量提前预判与原料调度，解决传统经验预估滞后、跨产区原料调配粗放等问题。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个基于反向传播神经网络（BPNN）构建的茯苓产量预测模型，专门针对多个茯苓产区的气象条件进行优化。它属于数据技术算法类应用场景，旨在通过分析气象数据来预测茯苓的产量，为农业生产提供决策支持。该模型由云南振途信息科技有限公司开发，并于2026年4月20日进行公示。