本研究构建了由XGBoost与LSTM组成的多模型预测框架预测层：XGBoost处理静态非线性，LSTM捕捉时间动态；融合层：Stacking整合双模型优势，提升鲁棒性；风险层：构建可量化、可分级风险指数，服务于实际决策；优化层：遗传算法求解最优防控方案，平衡成本与效果；解释层：SHAP提供透明化归因，增强用户信任。不止于预测，更要指导行动；不止于黑箱，更要讲清道理。农业智能化不是炫技，而是解决问