计算机毕业设计Django+LLM大模型洪水预测系统自然灾害预测可视化大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解) -优快云博客

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介绍资料

以下是一篇关于《Django+LLM大模型洪水预测系统》的技术说明文档，涵盖系统架构、核心模块、技术实现及创新点等内容：

Django+LLM大模型洪水预测系统技术说明

1. 系统概述

本系统基于Django框架与大型语言模型（LLM），结合气象、水文、地理等多源数据，构建一个智能化的洪水预测与预警平台。系统通过LLM处理非结构化文本数据（如天气预报、政策文件），结合传统数值模型（如水文模型、机器学习模型）实现高精度洪水预测，并通过Django提供可视化交互界面与实时预警服务。

核心目标：

实现多源数据融合与动态分析；
利用LLM提升非结构化数据利用效率；
提供实时预测结果与可视化决策支持。

2. 系统架构设计

系统采用分层架构，分为数据层、模型层、服务层与用户层，具体如下：

mermaid

1graph TB
2    A[数据层] --> B[模型层]
3    B --> C[服务层]
4    C --> D[用户层]
5    
6    subgraph 数据层
7        A1[结构化数据: 气象站、水文站、历史洪水记录]
8        A2[非结构化数据: 天气预报文本、卫星云图、政策文件]
9    end
10    
11    subgraph 模型层
12        B1[LLM文本解析模块]
13        B2[数值模型: 水文模型(SWMM/HEC-RAS)、时间序列预测(LSTM)]
14        B3[融合预测模型: 多输入神经网络]
15    end
16    
17    subgraph 服务层
18        C1[Django后端API]
19        C2[实时预警服务]
20        C3[数据可视化模块]
21    end
22    
23    subgraph 用户层
24        D1[Web端: 管理员/用户界面]
25        D2[移动端: 预警推送]
26    end

3. 核心模块与技术实现

3.1 数据采集与预处理模块

结构化数据：
- 通过API接口爬取气象局、水文局的实时数据（降雨量、水位、流速）；
- 存储至MySQL数据库，构建时空数据库（TimeScaleDB优化时间序列存储）。
非结构化数据：
- 使用LLM（如GPT-4、Qwen）解析天气预报文本，提取关键信息（如“未来24小时暴雨”）；
- 结合OCR技术处理卫星云图中的云层分布数据。

技术工具：

数据采集：Scrapy + 官方API；
文本解析：LangChain框架封装LLM调用；
图像处理：OpenCV + 预训练CNN模型。

3.2 洪水预测模型模块

3.2.1 LLM辅助的特征工程

输入特征：
- 结构化特征：历史降雨量、水位、地形坡度；
- LLM生成特征：天气预报中的降雨概率、政策文件中的防洪等级。
特征融合：
- 将LLM提取的文本特征编码为向量（如BERT嵌入），与数值特征拼接后输入预测模型。

3.2.2 多模型融合预测

数值模型：
- 使用SWMM模型模拟城市排水系统，预测内涝风险；
- 使用HEC-RAS模型模拟河流洪水演进过程。
机器学习模型：
- 基于LSTM的时间序列预测，捕捉降雨-水位动态关系；
- XGBoost分类模型预测洪水等级（轻度/中度/重度）。
LLM增强模型：
- 构建多输入神经网络，将LLM生成的文本特征作为辅助输入，动态调整数值模型权重。

示例代码（模型融合部分）：

python

1import torch
2from transformers import BertModel
3
4class FloodPredictionModel(torch.nn.Module):
5    def __init__(self):
6        super().__init__()
7        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')  # LLM文本编码
8        self.lstm = torch.nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=32)  # 时间序列处理
9        self.fc = torch.nn.Linear(32 + 768, 3)  # 融合数值+文本特征，输出洪水等级
10    
11    def forward(self, numerical_data, text_data):
12        # 数值特征处理
13        lstm_out, _ = self.lstm(numerical_data.unsqueeze(0))
14        # 文本特征处理
15        bert_out = self.bert(**text_data).last_hidden_state[:, 0, :]
16        # 特征融合与预测
17        combined = torch.cat([lstm_out.squeeze(0), bert_out], dim=1)
18        return self.fc(combined)

3.3 Django服务层实现

API设计：
- 使用Django REST Framework（DRF）构建RESTful API，提供以下接口：
  - GET /api/forecast/{region_id}：获取区域洪水预测结果；
  - POST /api/alert：提交预警阈值，触发实时推送。
实时预警服务：
- 集成Celery异步任务队列，定期执行预测任务；
- 通过WebSocket或短信接口（如阿里云短信服务）推送预警信息。
数据可视化：
- 使用ECharts或D3.js渲染洪水演进动态地图；
- 结合Leaflet实现交互式地理信息展示。

示例代码（Django View）：

python

1from rest_framework.decorators import api_view
2from rest_framework.response import Response
3from .models import FloodForecast
4
5@api_view(['GET'])
6def get_forecast(request, region_id):
7    forecast = FloodForecast.objects.filter(region=region_id).order_by('-timestamp').first()
8    return Response({
9        'region': forecast.region.name,
10        'risk_level': forecast.risk_level,
11        'predicted_time': forecast.predicted_time
12    })

4. 系统创新点

LLM驱动的非结构化数据利用：
- 传统系统仅依赖数值数据，本系统通过LLM解析天气文本、政策文件，提取隐含风险因素（如“台风登陆”）。
动态权重调整：
- 根据LLM生成的文本特征（如“暴雨红色预警”）动态增强数值模型权重，提升极端天气下的预测精度。
轻量化部署方案：
- 使用Django的ORM与缓存机制（Redis）优化数据库查询；
- 通过Docker容器化部署，支持快速扩展至多区域。

5. 测试与优化

数据集：
- 使用历史洪水事件数据（如2021年郑州特大暴雨）进行回溯测试；
- 对比纯数值模型与LLM融合模型的预测误差（MAE、RMSE）。
优化方向：
- 引入联邦学习保护数据隐私；
- 结合边缘计算（如Raspberry Pi）实现本地化实时预警。

6. 总结

本系统通过Django的快速开发能力与LLM的强大文本理解能力，构建了一个高精度、可解释的洪水预测平台。未来可扩展至其他灾害（如台风、山火）的预测场景，推动AI在公共安全领域的应用落地。

备注：实际开发中需根据数据可用性调整模型结构，并补充伦理审查（如LLM输出可靠性验证）。

运行截图

项目案例

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