得益于计算机技术的快速发展,越来越多的生产模式已趋于现代化。不仅广泛应用到军事、民事上,同时在农业方面也取得了巨大的成功。现代农业不仅打破了传统农业的生产模式,更成为增加国民经济的有效途径,有着无限的发展潜力,计算机技术应用到农业生产和发展中的现象也越来越多。玉米是我国大规模种植的粮食作物之一,玉米的产量很大程度上是由土壤养分决定的,在传统农业生产中,只能凭借经验施肥来改善土壤养分,从而提高玉米产量,很多人因为不了解土壤养分对玉米产量的影响,从而错误施肥,导致玉米产量降低。将预测模型技术运用到土壤养分对玉米产量等级的影响中,不仅可以及早的根据情况施肥、追肥,还节约了大量的人力、物力。本文使用预测模型分析土壤养分对玉米产量等级的影响,设计并实现了玉米产量等级的预测系统,并通过微信公众号提供服务。其中主要研究内容如下:1)基于物联网技术在吉林省农安县合隆镇和开安镇建立了农田环境和作物生长监测站,同时构建玉米生长土壤的采集、存储和分析处理系统,创建土壤养分数据存储的数据平台,为后期的研究积累素材。2)运用数据挖掘技术中的插补方法对缺失值进行补全处理,根据处理结果建立土壤养分数据库。3)根据土壤养分,建立组合预测模型,如:Bagging、Boosting、Stacking,及传统模型,如:深度学习、逻辑回归模型,对玉米的产量等级进行预测。并对比各个模型,选出最优模型。4)以微信公众号作为与客户沟通的载体,使用腾讯云搭建自己专属的服务器,再结合数据挖掘技术和MySQL数据库,依靠服务器平台设计并搭建玉米产量等级预测系统。本文在对采集数据进行存储、整理、处理后,通过数据挖掘、数据库及系统搭建等技术构建了玉米产量等级预测系统。利用插补方法增加了数据的完整性,并通过AUC值作为判别模型强弱的标准来对比多种预测模型,选取Stacking模型为最终模型,最后搭建服务器及微信公众号作为沟通载体为客户提供玉米等级预测服务。旨在通过对土壤养分的分析预测玉米产量等级,增强土壤养分对玉米产量等级预测的实时性和准确性,为玉米生产的智能决策提供技术支撑。