计算机大数据毕业设计Django+大模型城市空气质量预测系统(源码+LW文档+PPT+讲解)

原创于 2025-12-19 08:06:10 发布 · 875 阅读

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#大数据 #课程设计 #python #机器学习 #django #后端 #毕业设计

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介绍资料

以下是一篇关于《Django+大模型城市空气质量预测系统》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告

题目：基于Django与大模型的城市空气质量预测系统设计与实现
专业/方向：计算机科学与技术/数据科学与环境工程
学生姓名：XXX
指导教师：XXX

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

城市空气质量（Air Quality Index, AQI）直接关系居民健康与城市可持续发展。传统空气质量预测依赖物理模型（如大气扩散模型）或统计模型（如ARIMA、SVM），存在以下问题：

数据依赖性强：需大量气象、污染源等结构化数据，但数据采集成本高且存在缺失；
时空适应性差：难以捕捉城市局部区域（如工业区、交通枢纽）的突发污染事件；
多因素耦合分析不足：忽略气象条件（如风速、湿度）、人类活动（如交通流量、工业排放）的动态交互影响。

近年来，大模型（如Transformer、Graph Neural Networks）通过融合多源异构数据（如气象、交通、卫星遥感）与时空特征，在环境预测任务中表现突出。结合Django框架的快速开发能力，可构建一套高精度、实时性、可解释性的空气质量预测系统，为政府环保决策、公众健康防护提供科学依据。

1.2 研究意义

学术价值：探索大模型在时空环境预测中的应用边界，解决传统方法在数据稀疏、多因素耦合场景下的局限性；
应用价值：
- 政府机构：辅助制定污染防控政策（如限行、工业减排）；
- 公众服务：提供实时空气质量预警与健康建议（如敏感人群防护）；
- 商业领域：支持环保企业优化污染治理方案（如智能除尘设备调度）。

二、国内外研究现状

2.1 空气质量预测方法

传统方法：
- 物理模型：CALPUFF、AERMOD模拟污染物扩散，但需精确排放源数据，计算复杂度高；
- 统计模型：线性回归、ARIMA假设数据线性相关，难以处理非线性关系（如温度与臭氧浓度的二次关联）。
机器学习方法：
- 浅层模型：SVM、随机森林通过特征工程提取气象-污染关联，但依赖人工设计特征；
- 深度学习：
  - LSTM/GRU：捕捉时间依赖性，但忽略空间关联（如相邻区域的污染传输）；
  - CNN+LSTM：结合卷积处理空间特征，但需网格化数据（如固定监测站点）。
大模型方法：
- Transformer：通过自注意力机制建模全局时空依赖（如STGNN、Informer）；
- 图神经网络（GNN）：构建城市区域关联图（如交通流量、地理距离），提升局部预测精度；
- 多模态融合：整合气象、卫星、社交媒体数据（如公众污染投诉），增强模型鲁棒性。

2.2 Django在环境监测系统中的应用

Django因其模块化设计与安全机制被广泛用于环境数据管理平台开发。现有研究（如基于Django的PM2.5监测系统）多集成传统预测模型，尚未充分利用大模型实现端到端的时空预测与可视化。

三、研究内容与技术路线

3.1 研究内容

多源数据融合与预处理模块
- 数据来源：
  - 官方数据：环保局监测站点（AQI、PM2.5、NO₂等）、气象局（温度、风速、湿度）；
  - 外部数据：卫星遥感（AOD aerosol optical depth）、交通流量（API接口）、社交媒体（微博污染话题）；
- 数据清洗：处理缺失值（如KNN插值）、异常值（如3σ原则）、数据对齐（时空分辨率统一）；
- 特征工程：构建时空特征（如小时/日周期性）、气象-污染交互特征（如温度×PM2.5）。
基于大模型的空气质量预测模块
- 模型设计：
  - 时空图注意力网络（STGAT）：
    - 节点：城市区域（如按经纬度划分网格）；
    - 边：区域间关联权重（如地理距离、交通流量）；
    - 注意力机制：动态学习不同区域对目标区域的贡献度。
  - 多模态融合模型：
    - 文本分支：处理社交媒体文本（如BERT提取污染事件关键词）；
    - 数值分支：处理气象-污染数据（如LSTM建模时间序列）；
    - 融合层：通过交叉注意力机制整合多模态特征。
- 轻量化优化：采用知识蒸馏（如DistilBERT）或模型剪枝，平衡精度与推理速度。
Django系统开发
- 前端：
  - 基于ECharts/Leaflet实现空气质量热力图、趋势折线图、区域关联网络可视化；
  - 提供用户交互功能（如点击区域查看历史数据、订阅预警通知）。
- 后端：
  - Django REST Framework管理数据存储（PostgreSQL+PostGIS支持时空查询）、模型推理与API接口；
  - Celery异步任务队列处理高并发预测请求（如每10分钟更新全城预测结果）。
- 部署：
  - Docker容器化部署，结合Nginx负载均衡；
  - 边缘计算节点（如Raspberry Pi）部署轻量模型，实现区域级实时预测。

3.2 技术路线

mermaid

1graph TD
2    A[多源数据集] --> B[数据清洗与特征工程]
3    B --> C[STGAT/多模态模型训练]
4    C --> D[预测API]
5    B --> E[PostgreSQL+PostGIS存储]
6    D --> F[Django后端开发]
7    E --> F
8    F --> G[ECharts前端可视化]
9    G --> H[系统测试与优化]

四、创新点与预期成果

4.1 创新点

多模态时空融合：整合官方监测、卫星遥感、社交媒体数据，解决传统方法数据单一问题；
动态图注意力机制：通过STGAT模型自适应学习区域间污染传输规律，提升局部预测精度；
边缘-云端协同架构：轻量模型部署于边缘节点，实现区域级实时预测，降低云端负载。

4.2 预期成果

完成STGAT与多模态融合模型开发，在公开数据集（如Beijing Multi-Site Air Quality Dataset）上达到MAE≤15、RMSE≤25；
实现系统支持全城AQI预测（覆盖100+区域）、未来24小时逐小时预测，延迟≤5秒；
开发一套可扩展的空气质量监测平台，支持数据管理、模型训练、可视化与预警功能；
发表学术论文1篇，申请软件著作权1项。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
文献调研	第1-2月	梳理空气质量预测、多模态融合、Django开发相关研究，确定技术路线。
数据准备	第3月	爬取/申请多源数据（如环保局API、卫星数据），构建时空数据集。
模型开发	第4-6月	实现STGAT与多模态模型，优化超参数，对比基线模型（如LSTM、GraphSAGE）。
系统开发	第7-8月	完成Django后端API与前端开发，集成模型推理与可视化功能。
测试与优化	第9月	在真实城市数据中测试系统性能，根据反馈迭代优化（如降低延迟、提升覆盖率）。
论文撰写	第10月	整理研究成果，撰写毕业论文并准备答辩。

六、参考文献

（示例，需根据实际引用补充）
[1] Li X, Peng L, Yao X, et al. Long short-term memory network for air pollutant concentration predictions[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2017.
[2] Wu Q, Zhang H, Tang J, et al. Graph neural networks for spatiotemporal data: A survey[J]. ACM Computing Surveys, 2023.
[3] 北京市环保局. 北京多站点空气质量数据集[DB/OL]. https://www.bjmemc.com.cn/
[4] Django官方文档. https://docs.djangoproject.com/
[5] Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need[C]. NeurIPS, 2017.

备注：

若官方数据获取受限，可使用公开数据集（如US EPA Air Quality System、中国环境监测总站数据）；
可考虑引入强化学习（如DQN）优化污染防控策略（如动态限行）；
系统可扩展支持其他环境指标（如噪声、水质）预测，形成综合环境监测平台。

希望以上内容对您有所帮助！

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