计算机毕业设计之基于机器学习的气温预测可视化系统的设计与实现

随在当今信息化社会，大数据与机器学习的结合为许多领域带来了前所未有的机遇。本文探讨了一个基于机器学习的气温预测可视化系统的设计与实现。该系统以Python为主要开发语言，结合Hadoop、Spark等大数据处理技术，以及Vue.js、ECharts等前端可视化工具。系统是一款基于B/S的web应用，首先通过爬虫技术从2345天气网获取天气数据，包括城市、最高温、最低温、风力等，并利用Pandas进行数据清洗和预处理，然后展示了天气类别统计、温度统计、空气质量统计等可视化数据，最后利用决策树机器学习算法预测了未来15天的天气情况。这不仅有助于用户了解天气趋势，还为相关行业提供了决策支持。本系统的开发背景基于对气象数据的高度需求与大数据技术的快速发展；其意义在于通过整合多种技术，提高了气象数据的处理效率和使用价值。这为推动气象领域的数据驱动决策和智能化发展提供了有力支持。

根据以上的功能需求情况，整体的功能模块包括有前台vue项目模块，后台django后台项目模块和爬虫模块。前台vue的页面主要页面包括注册与登录页面，数据可视化展示页面，爬虫模块主要用来爬取2345天气网的相关数据信息的，通过使用hadoop进行数据的存储，django后台用来提供前台所用的json数据以及给出气温预测的相关信息。其中气温预测模块的实现是基于机器学习功能之后的应用阶段。

图4.2系统功能模块图

2345天气网是国内领先的天气预报服务平台，致力于为广大用户提供最精准、最权威的天气信息和预报。该平台由上海众安信息科技有限公司精心打造，依托于多年丰富的气象数据积累和技术实力支持，确保用户能够获得最新、最准确的天气信息。因此从这个平台可以爬取到自己需要的天气相关数据，然后便于使用这些数据进行气温预测功能的实现。

  图5.2爬取网站主页面图片