该研究使用93,028个训练记录的数据集，预测了10,337个测试记录的农作物产量。研究开发了两种新颖的卷积神经网络（CNN）架构，并利用广义集成方法（GEM）确定了最优模型权重。该模型在测试数据上实现了较低的均方根误差和更高的相关系数，对于有限测试年份的情况非常有价值。研究还突出了地点、MG、年份和基因型的重要性，以及气候变量MDNI和AP的重要性。