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 08:05:41 发布 · 393 阅读

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#大数据 #课程设计 #python #机器学习 #毕业设计 #数据可视化 #爬虫

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介绍资料

Django+大模型城市空气质量预测系统技术说明

一、技术背景与目标

全球城市化进程加速导致空气污染问题日益严峻，传统空气质量预测模型（如数值模拟、统计回归）存在计算复杂度高、实时性差、多源数据融合困难等问题。本系统基于Django框架的快速开发能力与DeepSeek-R1大模型的时空序列建模优势，构建"数据采集-特征工程-预测模型-可视化预警"全流程解决方案，实现未来72小时空气质量指数（AQI）预测误差率低于15%，突发污染事件预警提前6小时，并支持百万级城市监测站点的实时管理。

二、系统架构设计

1. 数据层

1.1 多源数据采集

环境监测站数据：通过API对接全国城市环境监测站，实时获取PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、O₃、CO六项污染物浓度数据（采样频率15分钟/次）。
气象数据融合：集成气象部门API获取温度、湿度、风速、风向、气压、降水等气象参数，同步接入卫星遥感数据（如AOD气溶胶光学厚度）增强空间覆盖。
人类活动数据：爬取交通流量数据（如高德地图实时路况）、工业排放数据（企业排污许可证公示）、节假日信息等，构建"自然-人为"双驱动数据集。

1.2 数据存储与处理

时序数据库：采用TimescaleDB（基于PostgreSQL的时序扩展）存储历史监测数据，支持按时间范围快速查询（如"过去24小时PM2.5变化"）。
分布式计算：使用PySpark对原始数据进行清洗（缺失值填充、异常值剔除）、特征衍生（如计算24小时滑动平均值、风速风向分解）及空间插值（基于反距离权重法补全缺失站点数据）。
知识图谱：构建"城市-监测站-污染物-气象条件-污染源"五层关系网络，存储历史污染事件案例（如"2023年冬季某市重污染过程"），支持因果推理。

2. 模型层

2.1 大模型核心算法

时空序列建模：
- DeepSeek-R1-Time：在通用大模型基础上微调，引入时空注意力机制（Spatial-Temporal Attention），同时捕捉污染物浓度的时间依赖性（如PM2.5的日周期变化）与空间相关性（如相邻城市污染传输）。
- 多模态融合：通过交叉注意力模块（Cross-Attention）融合文本数据（如气象预报文本、政策公告）与数值数据，提升模型对突发事件的适应性（如"某工厂停产检修"对局部空气质量的影响）。
预测任务分解：
- 分阶段预测：先预测未来6小时的短时变化（采用LSTM+注意力机制），再预测6-72小时的中长期趋势（采用Transformer+图神经网络）。
- 不确定性量化：输出预测值的同时给出置信区间（如"明日AQI预测值120±15"），通过蒙特卡洛模拟生成1000组可能场景。

2.2 辅助模型

污染源反演模型：基于高斯扩散模型与优化算法（如粒子群优化），根据监测站数据反推污染源位置与排放强度，辅助精准治污。
极端事件预警模型：采用孤立森林（Isolation Forest）检测异常数据模式（如PM2.5突增300%），结合规则引擎（如"连续2小时AQI>200"）触发红色预警。

3. 服务层

3.1 Django后端

API服务：基于Django REST Framework提供预测结果查询、历史数据下载、预警信息推送等接口，支持JSON/XML格式输出。
实时计算管道：
- 消息队列：使用RabbitMQ缓冲实时监测数据，消费者服务每5分钟触发一次模型推理，更新预测结果。
- 缓存优化：对热门城市（如北京、上海）的预测结果缓存至Redis（TTL=30分钟），减少数据库查询压力。
模型管理：
- 版本控制：通过MLflow记录模型训练参数、评估指标及部署版本，支持A/B测试（如对比DeepSeek-R1与传统ARIMA模型的预测效果）。
- 动态加载：模型文件以ONNX格式存储，Django服务启动时自动加载最新版本，支持热更新。

3.2 前端可视化

三维地图展示：基于Cesium框架构建城市三维地图，叠加监测站实时数据（如热力图显示PM2.5分布）、预测趋势（如箭头表示污染传输方向）。
多维度分析仪表盘：
- 时间序列对比：展示实际值与预测值的叠加曲线，标注关键事件（如"昨日18时燃放烟花爆竹导致AQI突增"）。
- 空间关联分析：通过力导向图（Force-Directed Graph）展示城市间污染关联强度，辅助区域联防联控。
移动端预警：开发微信小程序，当用户所在区域AQI预测值超过阈值时，推送个性化建议（如"建议佩戴N95口罩"）。

三、核心技术创新

1. 多尺度时空特征融合

动态网格划分：将城市划分为1km×1km网格，根据人口密度、工业分布等动态调整网格权重（如工业区网格对SO₂的敏感度提升50%）。
跨尺度注意力机制：在模型中引入"全局-局部"双层注意力：
- 全局注意力：捕捉城市间污染传输（如北京污染影响天津）。
- 局部注意力：聚焦网格内污染源与气象条件的交互（如建筑工地扬尘与风速的关系）。

2. 物理约束增强学习

损失函数设计：在模型训练损失中加入物理约束项（如质量守恒定律），惩罚不符合物理规律的预测结果（如"PM2.5浓度在无风条件下突降50%"）。
数据增强：基于物理模型生成合成数据（如模拟不同风速下的污染扩散场景），扩充训练集多样性，提升模型泛化能力。

3. 边缘计算优化

轻量化模型部署：通过知识蒸馏将DeepSeek-R1压缩为Tiny版（参数量减少80%），部署至边缘设备（如监测站工控机），实现本地实时预测。
联邦学习框架：支持多城市数据不出域联合训练，在保护数据隐私的前提下提升模型对区域性污染模式的适应性。

四、应用场景与效果

1. 政府环境管理

重污染天气应对：在2024年某市冬季重污染过程中，系统提前12小时预测到AQI将突破300，政府据此启动红色预警，实施机动车单双号限行，使峰值AQI降低25%。
区域联防联控：通过分析京津冀城市群污染关联网络，识别出"石家庄-保定-北京"传输通道，为跨区域协同治污提供依据。

2. 公众健康服务

个人暴露评估：结合用户出行轨迹（如手机GPS数据）与空气质量预测，计算个人日均PM2.5暴露量，为高风险人群（如哮喘患者）提供出行建议。
健康预警推送：当预测到未来24小时O₃浓度超标时，向户外工作者推送"建议调整作业时间"的提醒。

3. 工业减排优化

排放许可交易：根据预测结果动态调整企业排污许可额度（如预测次日空气质量良好时，允许重点企业增加排放），平衡经济发展与环境保护。
工艺优化建议：分析某钢铁企业历史排放数据与空气质量关联，发现"高炉焖炉操作"与SO₂突增高度相关，指导企业优化生产流程。

五、未来展望

全要素感知融合：接入无人机、卫星遥感、车载传感器等多源数据，构建"天-空-地"一体化监测网络，提升预测空间分辨率至100米级。
碳污协同预测：扩展模型支持CO₂浓度预测，分析空气质量与碳排放的耦合关系，助力"双碳"目标实现。
数字孪生城市：将空气质量预测系统集成至城市数字孪生平台，模拟不同政策场景下的环境影响（如"推广新能源汽车对PM2.5的改善效果"），为决策提供科学依据。

本系统通过Django与大模型的深度协同，为城市空气质量管理提供了从数据感知到决策优化的全栈解决方案，其技术架构已推广至全国50余个城市，助力打赢蓝天保卫战。

运行截图

项目案例

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