计算机毕业设计hadoop+spark+hive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)

最新推荐文章于 2025-12-05 15:32:08 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-05 15:32:08 发布 · 893 阅读

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介绍资料

以下是一份关于《Hadoop+Spark+Hive空气质量预测系统》的任务书模板，涵盖技术实现、任务分解与项目管理细节，供参考：

背景
空气质量（AQI）直接影响居民健康与城市环境治理。传统预测方法依赖单一数据源（如监测站）和简单统计模型，存在数据覆盖不足、预测滞后等问题。本系统通过整合多源异构数据（气象、交通、工业排放等），结合分布式计算与机器学习，实现高精度、实时化的空气质量预测。
目标
- 构建基于Hadoop+Hive的数据仓库，存储历史空气质量、气象、地理等结构化/非结构化数据。
- 利用Spark实现分布式数据清洗、特征工程与模型训练，提升处理效率。
- 开发时间序列预测模型（如LSTM、Prophet），预测未来24/48小时AQI值。
- 提供可视化平台，支持按区域、时间维度查询预测结果与历史趋势。

层级	技术组件	功能说明
数据层	Hadoop HDFS + Hive	分布式存储原始数据（CSV/JSON格式），Hive构建数据仓库支持SQL查询。
计算层	Spark Core + MLlib	分布式清洗数据（去噪、缺失值填充）、特征提取（滑动窗口统计）、模型训练。
模型层	LSTM/Prophet + Python	基于时间序列的深度学习模型，预测未来AQI值。
服务层	Flask API + ECharts	提供RESTful接口供前端调用，可视化展示预测结果与历史数据对比。

数据来源
- 公开数据集：从政府环保部门（如中国环境监测总站）获取历史AQI数据。
- API接口：接入气象API（如和风天气）获取温度、湿度、风速等气象数据。
- 爬虫采集：爬取交通流量、工业排放等非结构化数据（需合规）。
数据存储
- 将原始数据按日期分区存储至HDFS，例如：
```
1/data/aqi/year=2023/month=10/day=01/
2/data/weather/year=2023/month=10/day=01/
```
- 使用Hive创建外部表，定义字段类型（如aqi INT, pm25 FLOAT, timestamp STRING）。

数据清洗（Spark）
- 去除重复数据：df.dropDuplicates()
- 处理缺失值：用前后均值填充（fillna(method='bfill/ffill')）。
- 异常值检测：基于3σ原则过滤极端值。
特征提取
- 时间特征：提取小时、星期、季节等周期性特征。
- 空间特征：按网格划分城市区域（如1km×1km），标注区域功能（工业区/居住区）。
- 统计特征：计算过去6小时的AQI滑动平均值、最大值等。
数据合并
- 使用Spark SQL关联AQI、气象、交通等多表，生成训练样本集。

模型选择
- LSTM：捕捉AQI时间序列的长期依赖关系，适合多变量输入（AQI+气象）。
- Prophet：处理季节性、节假日效应，适合单变量AQI预测。
模型训练（Spark MLlib）
- 将数据划分为训练集（70%）、验证集（20%）、测试集（10%）。
- 使用Spark的CrossValidator进行超参数调优（如LSTM层数、学习率）。
评估指标
- MAE（平均绝对误差）：衡量预测值与真实值的平均偏差。
- RMSE（均方根误差）：惩罚大误差，适合对精度要求高的场景。
- R²（决定系数）：评估模型解释方差的能力。

后端服务
- 使用Flask构建API，提供两个接口：
  - /predict：输入区域ID+时间，返回预测AQI值。
  - /history：查询历史AQI与气象数据。
前端可视化
- 基于ECharts绘制：
  - 实时AQI热力图（按区域着色）。
  - 预测值与真实值对比折线图。
部署环境
- 集群环境：3节点Hadoop+Spark集群（测试环境可单节点模拟）。
- 容器化：使用Docker打包Hive、Spark、Flask服务，便于迁移。

技术成果
- 分布式数据仓库（Hive表结构文档）。
- 训练好的LSTM/Prophet模型文件（.h5或.pkl格式）。
- 可运行的Docker镜像（含所有依赖组件）。
分析报告
- 模型评估报告（含MAE、RMSE等指标对比）。
- 特征重要性分析（如气象因素对AQI的影响权重）。
演示系统
- Web界面支持按区域、时间查询预测结果。
- 示例查询：
```
1GET /predict?region_id=101&time=2023-10-01T12:00
```

角色	职责
数据工程师	负责Hadoop/Hive环境搭建、数据采集与清洗。
算法工程师	设计LSTM/Prophet模型，完成训练与调优。
后端开发	实现Flask API，封装模型预测逻辑。
前端开发	开发ECharts可视化界面，优化用户体验。
测试工程师	编写单元测试（如PyTest），验证API接口与模型准确性。