Mô hình được xây dựng dựa trên dữ liệu thu thập từ các cảm biến môi trường như nhiệt độ không khí, độ ẩm, lượng mưa, CO₂, độ ẩm lá và nhiệt độ đất. Các loài sâu bệnh như Bemisia tabaci, Plutella xylostella và Thrips tabaci được theo dõi thông qua bẫy dính và camera. Dữ liệu được xử lý bằng thuật toán phân cụm K-means để phân loại mức độ gây hại thành 4 cấp: nhẹ, trung bình, khá nặng và nặng. Sau đó, các yếu tố ảnh hưởng chính được xác định bằng hệ số tương quan và phân tích tương quan xám. Mô hình mạng nơ-ron lan truyền ngược (BP neural network) được huấn luyện với các yếu tố ảnh hưởng chính để dự đoán mức độ gây hại. Kết quả cho thấy độ chính xác đạt 96.7%, cho thấy tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nông nghiệp chính xác.