毕设题目：基于多模态大模型的城市空气质量数据平台的设计与实现
【项目简介】
随着城市环境污染问题的加剧，空气质量成为公众关注的热点。现有信息平台虽然可以提供部分实时数据，但普遍存在数据来源分散、可视化能力弱、缺乏智能分析与预测等问题。本项目旨在开发一个基于多模态大模型的城市空气质量数据平台，集数据展示、历史查询、趋势分析与预测为一体，为用户提供一站式空气质量信息服务。
平台将通过定时爬虫任务抓取或调用权威空气质量数据源（如国家空气质量平台、和风天气等），并结合多城市数据进行处理与可视化展示。系统将采用 Flask 框架 开发后台逻辑，前端通过 Vue.js 构建交互页面，并引入简单的机器学习模型（如线性回归、LSTM）对空气质量趋势进行预测。平台适用于公众出行参考、环保宣传、研究分析等场景，具备实用性与可扩展性。
【技术架构】
本平台采用前后端分离架构设计：
前端：使用 Vue.js 实现响应式页面布局与用户交互，支持组件化开发与移动端兼容。
后端：采用 Flask 框架，负责业务逻辑处理、用户管理、API 接口服务与后台控制台开发。Flask 的轻量化与灵活性支持快速开发与模块化扩展。
爬虫模块：通过自定义 Python 爬虫脚本（如使用 requests、BeautifulSoup、Scrapy 等库），定时抓取权威网站/开放接口的空气质量数据，支持断点续传、数据清洗与结构化处理。
数据库层：采用 MySQL 存储用户信息、操作记录、空气质量历史数据与预测结果等结构化数据，保证数据检索与分析效率。
数据可视化：前端集成 Echarts 图表库，实现热力图、折线图、雷达图等动态可视化。
AI 预测模块：使用 Scikit-learn 或 TensorFlow/Keras 实现轻量级预测模型，对未来 24/48 小时空气质量进行趋势预测。
调度系统：通过 APScheduler 或 Crontab 实现定时任务调度，支持数据更新、模型训练、预测发布等功能。
该系统整体支持模块化扩展、API 接入、云端部署，具备良好的可维护性和扩展性。
【功能模块】
1、城市空气质量实时展示模块（数据大屏）
平台首页展示全国城市的实时空气质量热力图，点击城市可查看 AQI、PM2.5、PM10、CO、NO₂、O₃ 等指标。系统通过颜色梯度与图标提示展示污染等级与出行建议。数据来源由定时爬虫自动获取与标准化处理，保障数据一致性与可读性。
2、历史空气质量数据查询模块
用户可选定城市与时间范围，检索历史空气质量数据。查询结果以表格、时间序列图（折线图/柱状图）展示，并支持数据导出为 CSV 文件。图表具备交互功能（悬浮提示、切换指标等），便于分析空气质量变化趋势。
3、城市对比分析模块
支持用户多城市选择，进行空气质量横向对比。系统生成折线图、雷达图、柱状图等多图表组合，展示各城市在某一时间段内的污染物变化情况与差异结构。同时提供平均值、极值等辅助指标，适用于科研、政策制定与出行决策分析。
4、空气质量趋势预测模块（人工智能模块）
该模块采用轻量级机器学习模型（如线性回归、LSTM），基于历史空气质量与天气数据训练模型，对未来 24/48 小时空气质量趋势进行预测。用户在查询时可选择“预测”功能，系统自动生成趋势图并显示预测结果，辅助用户预判空气变化。
5、用户管理与个性化功能模块
支持用户注册、登录、权限控制。注册用户可收藏城市、设置默认首页、查看查询记录、管理导出数据。后台记录用户操作日志，为平台优化提供数据基础，提升个性化服务与用户粘性。
6、后台管理与数据同步模块
管理员可通过后台界面管理用户、配置爬虫源、监控数据抓取状态、查看访问统计。系统设有定时任务（如每天凌晨、每小时）自动执行爬虫脚本，采集空气质量数据并入库。支持预测模型的定时训练、误差监控与异常数据标注，保障数据质量与系统稳定运行。
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