Los modelos de predicción de rendimiento de cultivos de invernadero comúnmente utilizados hoy en día tienen sus escenarios de aplicación específicos, lo que puede no garantizar la precisión de los resultados si el entorno del invernadero cambia. Esto restringe en gran medida su uso en el entorno de invernadero. Para resolver este problema, en el estudio se compararon dos modelos de crecimiento de tomate ampliamente utilizados: TOMGRO y Vanthoor, y luego se obtuvo un modelo integrado. A través del Test de Sensibilidad de Amplitud de Fourier Extendido (EFAST), los parámetros del modelo se dividieron en tres categorías: optimizados, fijos e ignorados. Además, se utilizó la optimización bayesiana como algoritmo de optimización, a través del cual los parámetros aplicables al invernadero pueden optimizarse en función de los datos del invernadero. En comparación con TOMGRO y Vanthoor, la salida del modelo integrado fue más razonable y universal, y el RMSE en el modelo integrado fue de 2.5974 mientras que en TOMGRO y Vanthoor ambos fueron superiores a 17, reflejando que la salida del modelo estaba más cerca del valor real. Según los resultados de verificación de datos de invernadero de cuatro años, el modelo tuvo un alto rendimiento en la predicción del rendimiento.