计算机毕业设计hadoop+spark+多模态大模空气质量预测系统 空气质量大数据分析可视化 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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介绍资料

以下是一篇关于《Hadoop+Spark+多模态大模型空气质量预测系统》的任务书模板，涵盖任务目标、分解、技术要求、进度安排及验收标准等内容，供参考：

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任务书

项目名称：Hadoop+Spark+多模态大模型空气质量预测系统
委托单位：XXX大学/XXX研究院
承担单位：XXX实验室/XXX团队
起止时间：2024年3月—2024年12月

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一、任务目标

开发一套基于Hadoop+Spark的分布式空气质量预测系统，整合气象数据、卫星遥感影像、社交媒体文本等多模态数据源，通过多模态大模型实现未来24小时PM2.5/PM10/O₃浓度预测，满足以下指标：

1. 预测精度：PM2.5预测MAE≤8μg/m³，较传统LSTM模型提升15%；
2. 实时性：支持每15分钟更新一次预测结果，单次计算延迟≤2分钟；
3. 可扩展性：支持100+城市并行预测，数据存储规模≥100TB。

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二、任务分解与分工

2.1 数据采集与预处理模块

• 任务内容：
  • 从中国环境监测总站API、MODIS卫星、微博/新闻API采集多模态数据；
  • 使用Spark清洗异常值（如传感器故障导致的负值浓度）；
  • 对卫星影像进行裁剪、归一化（NDVI指数计算）。
• 负责人：数据组（张三、李四）
• 交付物：清洗后的结构化数据集（HDFS存储）、数据字典文档。

2.2 分布式存储与计算框架搭建

• 任务内容：
  • 部署Hadoop集群（3节点，存储容量≥200TB）；
  • 配置Spark on YARN资源调度，优化Executor内存分配（建议：spark.executor.memory=16G）；
  • 实现Spark Streaming实时接收传感器流数据（Kafka集成）。
• 负责人：系统组（王五、赵六）
• 交付物：集群部署文档、性能基准测试报告（Terasort测试结果）。

2.3 多模态大模型开发与训练

• 任务内容：
  • 构建三分支模型：
    • 数值分支：LSTM+Temporal Attention处理时序气象数据；
    • 图像分支：Vision Transformer（ViT）提取卫星影像特征；
    • 文本分支：BERT-Base微调识别污染事件严重程度；
  • 设计动态权重融合层（基于门控机制）；
  • 使用PyTorch在NVIDIA A100集群训练（batch_size=256，epoch=100）。
• 负责人：算法组（陈七、刘八）
• 交付物：模型代码库、训练日志、预训练权重文件。

2.4 系统集成与优化

• 任务内容：
  • 将模型封装为Spark UDF函数，避免Python-JVM数据序列化开销；
  • 优化GraphX图计算（引入风向边权重，如北京→天津权重=0.8）；
  • 实现模型量化（FP16）减少GPU内存占用30%。
• 负责人：工程组（周九、吴十）
• 交付物：集成测试报告、性能优化对比数据（如推理速度提升比例）。

2.5 可视化与部署模块

• 任务内容：
  • 开发Web看板（ECharts+Flask），展示实时AQI地图与预测趋势；
  • 编写Docker镜像部署脚本，支持Kubernetes集群调度；
  • 编制用户手册与系统维护文档。
• 负责人：前端组（郑十一、王十二）
• 交付物：可视化平台链接、Dockerfile、操作文档。

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三、技术要求

1. 数据兼容性：
   • 支持CSV、NetCDF（气象数据）、GeoTIFF（卫星影像）格式解析；
   • 文本数据需通过NLP工具（如Jieba）提取污染关键词（如“雾霾”“排放超标”）。
2. 模型鲁棒性：
   • 引入对抗训练（FGSM攻击）提升模型对噪声数据的抗干扰能力；
   • 设计回滚机制，当预测误差连续3次超过阈值（如MAE>15）时自动切换至备用GRU模型。
3. 安全要求：
   • 敏感数据（如企业排放数据）需通过HDFS加密（AES-256）存储；
   • API接口限流（QPS≤1000），防止恶意爬取。

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四、进度安排

阶段	时间	里程碑	交付物
需求分析	2024.3-4	完成技术可行性评估与数据源确认	需求规格说明书
系统设计	2024.5-6	确定Hadoop/Spark集群规模与模型架构	系统设计文档、UML图
开发与测试	2024.7-10	完成各模块编码与单元测试	测试用例、缺陷报告
集成验收	2024.11	系统联调与AB测试（对比GRU基线）	验收测试报告、演示视频
维护优化	2024.12	根据用户反馈优化模型与界面	优化日志、更新说明文档

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五、验收标准

1. 功能验收：
   • 系统需支持至少3类污染物（PM2.5、PM10、O₃）的24小时预测；
   • 可视化看板需包含历史数据回溯、预测误差热力图功能。
2. 性能验收：
   • 在100城市并行预测场景下，CPU利用率≤80%，内存泄漏率=0；
   • 模型推理速度≤500ms/城市（NVIDIA A100环境）。
3. 文档验收：
   • 提供完整的系统部署手册、API文档、模型训练白皮书；
   • 代码需符合Google Style Guide规范，注释覆盖率≥30%。

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六、经费预算

项目	金额（万元）	说明
硬件采购	15	服务器（3台）、GPU卡（2块）
云服务费用	8	阿里云OSS存储、EMR集群
人员差旅	3	数据采集实地调研
总计	26

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任务书特点：

1. 分工明确：按数据、系统、算法、工程、前端划分小组，避免职责重叠；
2. 量化指标：所有目标均给出可测量的数值（如MAE、延迟、QPS）；
3. 风险可控：通过回滚机制、对抗训练等设计提升系统容错性。

可根据实际资源调整集群规模与模型复杂度（如替换ViT为轻量级MobileNet）。

运行截图

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