计算机毕业设计Python深度学习空气质量预测分析空气质量可视化空气质量爬虫机器学习大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解)

最新推荐文章于 2025-12-16 10:44:31 发布

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#课程设计 #python #深度学习 #大数据 #机器学习 #毕业设计 #数据可视化

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介绍资料

以下是一份关于《Python深度学习空气质量预测》的任务书模板，包含任务目标、具体内容、技术要求、进度安排及考核标准，供参考：

任务书：基于Python深度学习的空气质量预测系统开发

一、任务概述

任务名称：基于Python深度学习的空气质量预测系统开发
任务周期：2025年3月—2025年12月
委托单位：XX大学环境科学与工程学院
承担单位：XX大学计算机学院人工智能实验室
任务目标：
构建一套基于Python深度学习的空气质量预测系统，实现京津冀地区未来72小时PM2.5、O₃等主要污染物浓度的精准预测，误差率（MAPE）低于15%，并开发可视化决策支持平台，为环保部门提供实时预警与污染溯源功能。

二、具体任务内容

2.1 数据采集与预处理模块开发

数据采集
- 整合多源异构数据：
  - 地面监测数据：中国环境监测总站（CNEMC）京津冀地区2018-2025年AQI数据（含PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、O₃、CO六项污染物）。
  - 气象数据：ERA5再分析数据（温度、湿度、风速、气压、降水等），分辨率0.25°×0.25°。
  - 卫星遥感数据：Himawari-8气溶胶光学厚度（AOD）产品，每日10分钟频次。
  - 人类活动数据：高德地图交通流量API、河北省工业排放清单（需脱敏处理）。
- 数据接口开发：
  - 使用requests库实现CNEMC API调用，xarray解析ERA5 NetCDF文件，pyproj处理地理坐标转换。
数据清洗与特征工程
- 异常值处理：基于3σ原则与孤立森林（Isolation Forest）算法检测并修正异常值。
- 缺失值填补：采用STL季节性分解结合线性插值法处理缺失数据。
- 特征构建：
  - 时序特征：滑动窗口统计（过去24小时均值、最大值、波动率）。
  - 空间特征：基于K-D树搜索的邻近站点污染物加权平均。
  - 气象-污染耦合特征：计算逆温层厚度（温度垂直递减率）、混合层高度等。

2.2 深度学习模型构建与优化

基线模型实现
- 传统方法：ARIMA（时间序列建模）、随机森林（特征重要性分析）。
- 深度学习模型：
  - LSTM：处理长时序依赖，验证其在72小时预测中的性能衰减。
  - Transformer：引入自注意力机制捕捉全局时间依赖，对比与LSTM的效率差异。
创新模型开发
- ST-ConvTransformer模型：
  - 融合3D-CNN与Transformer：3D-CNN提取站点间空间相关性（如区域传输效应），Transformer建模时间依赖性。
  - 多任务学习框架：联合预测PM2.5、O₃浓度，共享底层特征表示。
- 对抗训练优化：
  - 基于WGAN-GP生成对抗样本，模拟沙尘暴、静稳天气等极端事件，提升模型鲁棒性。
模型评估与调优
- 评估指标：MAE、RMSE、R²（回归任务）；Precision、Recall（污染等级分类任务）。
- 超参数优化：使用Optuna框架进行贝叶斯优化，重点调参学习率、批次大小、注意力头数。

2.3 可视化与决策支持系统开发

前端界面设计
- 基于ECharts实现污染物浓度时空分布热力图，支持动态播放与区域缩放。
- 集成Pydeck开发3D污染扩散模拟模块，叠加地形与城市建筑数据。
后端服务部署
- 使用Flask构建RESTful API，提供预测结果查询、历史数据下载功能。
- 部署轻量化模型至边缘设备（如树莓派），实现社区级实时监测。
污染溯源模块
- 基于Grad-CAM可视化技术，生成特征贡献度热力图，定位高排放区域（如工业园区、交通干道）。

三、技术要求

编程语言与框架
- 主语言：Python 3.10+
- 深度学习框架：PyTorch 2.0 + CUDA 12.0
- 数据处理库：Pandas、NumPy、Xarray、GeoPandas
- 可视化库：Matplotlib、Plotly、Pydeck
硬件环境
- 服务器：NVIDIA A100 GPU（40GB显存），用于模型训练与大规模数据计算。
- 边缘设备：树莓派4B（4GB RAM），部署轻量化预测模型。
数据安全要求
- 敏感数据（如工业排放清单）需加密存储，访问权限控制至实验室成员级别。

四、进度安排

阶段	时间	里程碑成果	交付物
数据准备	2025.03-04	完成多源数据采集与清洗规范制定	数据字典、清洗脚本
模型开发	2025.05-07	ST-ConvTransformer原型实现	模型代码、实验报告
系统集成	2025.08-09	可视化平台与API接口联调完成	可执行程序、测试用例
实地测试	2025.10-11	在石家庄市进行1个月连续预测验证	测试报告、误差分析图表
验收总结	2025.12	完成系统部署与论文初稿撰写	验收文档、SCI论文草稿

五、考核标准

模型性能指标
- PM2.5预测MAE ≤ 10μg/m³，O₃预测R² ≥ 0.85。
- 极端天气（如沙尘暴）下预测误差率较基线模型降低20%以上。
系统功能完整性
- 支持至少3种污染物联合预测，提供72小时滚动更新服务。
- 污染溯源模块需定位误差不超过500米（基于模拟数据验证）。
文档与知识产权
- 提交完整技术文档（含数据说明、模型架构、API接口规范）。
- 申请软件著作权1项，发表SCI论文1篇（中科院二区以上）。

六、经费预算

项目	金额（万元）	说明
数据采购	2.0	ERA5数据API费用
硬件租赁	5.0	A100 GPU服务器时租费用
差旅调研	1.5	实地测试交通住宿费用
论文版面费	0.8	SCI期刊开放获取费用
总计	9.3