基于茯苓产业农艺数据与XGBoost-LightGBM-CatBoost集成的产量预测方法已成功在上海市数据产品知识产权管理平台进行登记，应用在农业产量预测、机器学习领域

云南振途信息科技有限公司本次登记的数据知识产权基于茯苓产业农艺数据与XGBoost-LightGBM-CatBoost集成的产量预测方法，本产品基于XGBoost、LightGBM、CatBoost三种梯度提升树模型构建集成学习框架，对茯苓产量进行多产区预测。模型以多源数据为输入，涵盖地块土壤属性（有机质、氮磷钾）、长时序气象数据（温度、降水）、种植过程信息（菌种批次、接种时间、田间管理记录）及历史产量数据。 采用Stacking集成策略，将XGBoost、LightGBM、CatBoost作为基学习器，并使用线性回归作为元学习器进行学习。相比单一模型，集成方法能够综合各算法的优势，三者互补，有效提升跨产区、跨年度的预测泛化能力。 模型输出各产区的预测产量值（公斤/亩）及置信区间，同时基于Shapley值输出特征重要性排序，帮助种植企业理解影响产量的关键环境因子，并服务于茯苓种植基地的产量预判、策略优化及供应链调度。 主要字段如下：地块编号（plotId），区域名称（regionName），土壤有机质（organicMatter），平均气温（avgTemperature），累计降水量（totalRainfall），历史产量（historicalYield），预测产量（predictedYield）

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