【基于深度学习的农作物产量分析与预测系统】产品系统

这是一个综合性的农作物产量分析与预测系统，结合了现代深度学习技术和Web应用开发。该系统旨在通过分析历史数据和环境因素，预测不同地区、不同作物类型的农作物产量，为农业决策提供数据支持和可视化分析工具。
1. 多模型农作物产量预测
三种预测模型集成：
LSTM（长短期记忆网络）：捕捉时间序列数据中的长期依赖关系
ARIMA（自回归集成移动平均模型）：传统时间序列分析方法
CNN-LSTM（卷积神经网络结合长短期记忆网络）：结合CNN特征提取和LSTM序列建模能力
模型集成预测：综合三种模型结果，提高预测准确性
交互式预测界面：用户可输入多种环境和农业参数进行产量预测
2. 多维数据可视化分析
年度产量趋势分析：展示不同作物随时间变化的产量趋势
作物比较分析：对比不同作物在相同条件下的产量表现
气候因素与产量关系：分析温度、降水量、日照时长、湿度等因素对产量的影响
区域产量分布：展示不同地区的产量分布情况
多因素影响分析：分析多种环境和农业因素对产量的综合影响