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介绍资料
以下是一份关于《Python+大模型空气质量预测系统》的任务书模板，包含目标、任务分解、技术指标及交付成果等内容：
任务书：Python+大模型空气质量预测系统开发
项目周期：202X年XX月XX日 - 202X年XX月XX日
委托方：XXX环境监测中心
承建方：XXX科技团队
一、项目背景与目标
-
背景
当前空气质量预测依赖传统统计模型，存在对多源异构数据融合不足、长时序依赖捕捉能力弱、污染事件预警滞后等问题。本项目结合Python生态的灵活性与大模型（LLM）的强泛化能力，构建高精度、可解释的空气质量预测系统。 -
目标
- 开发基于Python+大模型的时空动态预测系统，实现未来1-72小时AQI预测，误差率≤15%。
- 支持多源数据（气象、交通、工业排放、卫星遥感）实时融合分析。
- 提供污染源贡献率量化分析及可视化预警平台。
二、任务分解与分工
任务1：系统需求分析与设计
- 内容：
- 调研国内外空气质量预测技术现状。
- 明确系统功能需求（数据接入、模型训练、预测可视化、预警推送）。
- 设计系统架构（微服务/单体架构选择）。
- 交付物：
- 《需求规格说明书》
- 《系统架构设计图》
- 负责人：XXX（需求分析师）、XXX（架构师）
- 时间节点：第1-2周
任务2：多源数据采集与预处理
- 内容：
- 接入以下数据源：
- 历史AQI数据（环保局API）
- 气象数据（温湿度、风速、气压）
- 交通流量数据（重点路段传感器）
- 卫星遥感数据（PM2.5空间分布）
- 实现数据清洗、时空对齐、异常值处理。
- 接入以下数据源：
- 技术要求：
- 使用Python（Pandas/Dask）处理TB级数据。
- 开发自动化数据质量校验工具。
- 交付物：
- 《数据字典与ETL流程文档》
- 预处理后的标准化数据集
- 负责人：XXX（数据工程师）
- 时间节点：第3-5周
任务3：核心模型开发与训练
- 内容：
- 基础模型：
- 构建时空图神经网络（STGNN）处理结构化时空数据。
- 使用LSTM/Transformer建模时序依赖。
- 大模型增强：
- 微调LLaMA-7B或BART模型，实现：
- 自然语言解释预测结果（如“污染加重因东南风携带工业排放”）。
- 多模态数据融合（文本报告+数值数据）。
- 微调LLaMA-7B或BART模型，实现：
- 集成策略：
- 采用Stacking集成学习融合基础模型与大模型输出。
- 基础模型：
- 技术要求：
- 使用PyTorch Geometric实现STGNN。
- 通过LoRA技术降低LLM微调成本。
- 交付物：
- 训练好的模型权重文件（.pt/.h5）
- 《模型评估报告》（含RMSE、MAE等指标）
- 负责人：XXX（算法工程师）
- 时间节点：第6-10周
任务4：系统开发与集成
- 内容：
- 后端服务：
- 基于FastAPI开发预测API，支持高并发请求。
- 实现模型热更新机制（无需重启服务即可替换模型）。
- 前端可视化：
- 使用ECharts开发动态热力图、趋势曲线图。
- 开发污染预警弹窗功能（AQI>200时自动触发）。
- 部署环境：
- 容器化部署（Docker+Kubernetes）。
- 数据库选型（TimescaleDB时序数据库）。
- 后端服务：
- 交付物：
- 可运行的Web系统（含测试账号）
- 《系统部署与运维手册》
- 负责人：XXX（全栈工程师）、XXX（DevOps工程师）
- 时间节点：第11-13周
任务5：测试与优化
- 内容：
- 功能测试：验证数据接入、预测、预警全流程。
- 压力测试：模拟1000+监测站并发请求。
- 模型优化：针对极端天气（如沙尘暴）进行专项调优。
- 交付物：
- 《系统测试报告》
- 优化后的模型版本（v2.0）
- 负责人：XXX（测试工程师）
- 时间节点：第14周
三、技术指标要求
| 指标项 | 要求 | 测试方法 |
|---|---|---|
| 预测精度（RMSE） | ≤15%（对比地面监测站真实数据） | 交叉验证（k=5） |
| 响应延迟 | ≤2秒（90%请求） | JMeter压力测试 |
| 数据更新频率 | 实时（气象数据） / 1小时（卫星） | 日志分析 |
| 系统可用性 | ≥99.9% | 监控告警系统记录 |
四、交付成果清单
- 完整可运行的空气质量预测系统（含前后端代码）。
- 训练好的模型权重及微调脚本。
- 《用户操作手册》《技术白皮书》《验收测试报告》。
- 3个月免费运维服务（含模型迭代更新）。
五、验收标准
- 系统通过压力测试，满足并发与延迟要求。
- 预测精度达到技术指标要求（需提供第三方评估报告）。
- 用户培训完成，委托方操作人员可独立使用系统。
承建方负责人签字：_________________
委托方负责人签字：_________________
日期：202X年XX月XX日
此任务书可根据实际项目需求调整任务分工、时间节点及技术细节，建议配合甘特图进行进度管理。
运行截图
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