Los trips del maíz causan un daño serio al rendimiento y la calidad del maíz. En este documento, se tomó la provincia de Shandong en China como área de estudio. Basado en los datos de la ocurrencia de trips del maíz en la provincia de Shandong, se estableció un modelo de regionalización de riesgo utilizando ocho indicadores bajo cuatro categorías: peligro, sensibilidad, vulnerabilidad y capacidad de prevención y mitigación de desastres de enfermedades y plagas en una escala temporal mensual. En primer lugar, se introdujo el modelo de nube para determinar el peso de cada indicador, y luego se llevó a cabo la regionalización del riesgo del desastre de trips del maíz en la provincia de Shandong utilizando el método de porcentaje ponderado, el método de evaluación integral ponderada y el método del índice de riesgo de desastres naturales. Finalmente, combinado con los datos recopilados, se realizó la predicción del desastre del grado de ocurrencia de trips del maíz basado en regresión lineal múltiple, red neuronal de retropropagación optimizada por algoritmo genético y métodos de máquina de soporte vectorial optimizada por algoritmo genético. Los resultados muestran que: (1) el riesgo del desastre de trips del maíz se concentra principalmente en las partes central y occidental de la provincia de Shandong. La ciudad de Heze es un área de alto riesgo. Las ciudades de Liaocheng, Dezhou, Jinan y Weifang son áreas de riesgo relativamente alto. (2) Al comparar la precisión de predicción de los tres modelos, se determinó que el modelo de máquina de soporte vectorial optimizada por algoritmo genético tiene el mejor efecto, con una precisión promedio del 79.984%, que es un 7.013% y un 22.745% más alta que la de los métodos de regresión lineal múltiple y red neuronal de retropropagación optimizada por algoritmo genético, respectivamente. Los resultados de este estudio pueden proporcionar una base científica para la prevención precisa de trips del maíz en la provincia de Shandong.