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本文提出一种新型人工智能模型（AGR-DCRL），能更准、更快、更省资源地预测农作物产量。它融合物联网监测数据（如天气、土壤、农药使用）与智能算法，自动填补数据空缺、剔除异常值、筛选关键影响因素，并通过多分类预测给出产量等级结果。相比传统深度学习方法，该模型准确率提高4%，误差降低69%，预测速度快20%。

标签: 作物产量预测 多分类逻辑回归 智慧精准农业 深度卷积强化学习 物联网