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 08:06:01 发布 · 835 阅读

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

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介绍资料

任务书：Django+大模型城市空气质量预测系统

一、项目背景与目标

随着城市化进程的加速和工业化的快速发展，城市空气质量问题日益凸显，对居民健康和生活质量产生严重影响。准确预测城市空气质量变化趋势，提前采取应对措施，成为城市环境管理和公共健康保护的重要任务。本项目旨在利用Django框架的快速开发能力与大型预训练模型（如时间序列预测模型、深度学习模型等）的数据处理优势，构建一个城市空气质量预测系统，实现空气质量指数（AQI）的实时监测与未来趋势预测，为城市环境管理部门和公众提供科学依据和决策支持。

二、项目内容

数据收集与整合：
- 空气质量数据：从环保部门、气象站等权威渠道获取城市历史空气质量数据，包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO等主要污染物的浓度值。
- 气象数据：收集同时期的气象数据，如温度、湿度、风速、风向、气压等，作为预测模型的辅助输入。
- 数据清洗与整合：去除异常值、缺失值，统一数据格式，构建结构化数据集，为模型训练提供高质量数据。
大模型空气质量预测模块：
- 模型选择：选用适合时间序列预测的深度学习模型，如LSTM（长短期记忆网络）、GRU（门控循环单元）或Transformer模型，利用其强大的序列数据处理能力进行空气质量预测。
- 模型训练与优化：在历史空气质量数据集上对模型进行训练，通过交叉验证、网格搜索等方法优化模型参数，提高预测准确性。
- 预测API开发：将训练好的模型封装为RESTful API，供前端调用，实现空气质量的实时预测功能。
Django系统开发与集成：
- 后端开发：设计数据库模型，实现空气质量数据、气象数据、预测结果的存储与管理。开发数据接口，与前端和预测API进行数据交互。
- 前端开发：采用HTML/CSS/JavaScript及前端框架（如Vue.js、React）构建用户界面，展示空气质量实时数据、历史趋势图、预测结果等。
- 系统集成：将预测API集成到Django系统中，实现端到端的空气质量监测与预测流程。开发用户管理、权限控制等辅助功能，提升系统安全性。
可视化与报警功能：
- 数据可视化：利用图表库（如ECharts、Chart.js）展示空气质量实时数据、历史趋势、预测结果等，直观呈现空气质量变化。
- 报警机制：设定空气质量阈值，当预测结果超过阈值时，系统自动触发报警，通过邮件、短信等方式通知相关人员。
系统测试与优化：
- 功能测试：确保各模块功能正常，包括数据展示、预测准确性、报警机制等。
- 性能测试：评估系统响应时间、吞吐量等性能指标，优化数据库查询、API调用等关键路径。
- 用户反馈收集：通过用户调研收集反馈，持续优化系统功能和用户体验。

三、预期成果

城市空气质量预测系统：实现空气质量的实时监测与未来趋势预测，提供准确的预测结果。
一体化Web应用：提供直观、易用的用户界面，支持空气质量数据展示、历史趋势分析、预测结果查看及报警功能。
技术文档与报告：编写详细的项目开发文档、用户手册及技术报告，包括系统架构、算法原理、使用说明等。
决策支持工具：为城市环境管理部门提供科学依据，辅助制定空气质量改善措施和应急预案。

四、项目计划

第一阶段（1个月）：需求分析与设计，包括数据收集方案、系统架构设计、数据库设计。
第二阶段（2个月）：数据收集与整合，大模型空气质量预测模块开发，包括模型选择、训练与优化。
第三阶段（2个月）：Django后端开发，前端开发，系统集成与初步测试。
第四阶段（1-2个月）：可视化与报警功能开发，系统优化与性能调优，用户反馈收集与迭代，项目验收与文档编写。

五、资源需求

硬件资源：服务器（用于模型训练、部署及系统运行）、开发工作站、存储设备。
软件资源：Django框架、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）、数据库管理系统（如MySQL、PostgreSQL）、前端开发工具、图表库。
人力资源：项目负责人1名，后端开发工程师2名，前端开发工程师1名，数据科学家/机器学习工程师1名，测试工程师1名。

六、风险评估与应对措施

数据获取风险：确保数据来源合法合规，准备备选数据源方案，应对数据获取困难的情况。
模型性能风险：持续监控模型训练过程，准备多个模型备选，进行A/B测试，选择最优模型。
技术实现风险：定期技术评审，确保技术路线可行性；建立快速迭代和回滚机制，应对技术难题。
项目延期风险：制定详细的项目计划，设置关键里程碑；加强团队沟通与协作，及时调整资源分配，确保项目按时完成。

本任务书旨在明确项目目标、内容、计划及资源需求，为项目的顺利实施提供指导。项目团队将严格按照任务书要求，确保项目按时、高质量完成，为城市空气质量管理和公共健康保护贡献力量。

运行截图

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

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