系统介绍
基于Python的天气预测可视化分析系统,该项目的主要流程和功能包括:
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数据获取:
- 使用Python的
pandas
库从2345天气网(http://tianqi.2345.com/Pc/GetHistory
)抓取山东省各市区县在2021年至2023年间的天气历史数据,具体包含天气状况(如晴、阴、雨等)、每日最高温度、最低温度、风速以及空气质量等关键指标。
- 使用Python的
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数据存储:
- 将抓取的原始天气数据整理后,将其存入MySQL数据库中,以便后续查询和分析。
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地理信息获取:
- 利用高德地图API获取山东省内各个区县的经纬度信息,并同样将这些地理坐标数据存入MySQL数据库。
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数据预处理:
- 编写数据处理脚本,对入库的天气数据进行清洗、整合和更新,确保数据质量满足可视化展示的要求。
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后端架构:
- 建立基于Flask框架的后端服务,负责数据接口的开发与管理,实现数据从数据库到前端的传输。
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前端设计:
- 使用JQuery、Bootstrap和Echarts等前端技术构建用户界面,实现数据可视化交互展示,让用户能够直观看到山东省各地区的天气变化趋势和分布情况。
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数据源管理:
- 设计并实现数据源管理功能,确保数据更新的自动化和可持续性。
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天气预测模型:
- 应用循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)模型对未来十五天的天气数据进行预测。
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预测结果可视化:
- 将预测得到的未来天气数据通过Echarts等图表组件进行动态可视化呈现,使用户可以方便地在网页上查看预测结果。
整体而言,涵盖了数据爬取、数据管理、数据预处理、后端开发、前端开发以及深度学习预测等多个方面,形成了一个完整的天气数据分析与预测解决方案。
系统截图
系统采用轻量级框架打造而成,通俗易懂...
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预测
基于Python的天气预测可视化分析系统,是一项融合了数据获取、处理、预测和可视化技术的综合性科研实践。本系统专注于山东省各市区县区的天气数据分析,通过抓取2021年至2023年的详细气象数据,涵盖了天气状况、最高温度、最低温度、风速以及空气质量等多种关键指标,并成功将其整合入库至MySQL数据库。
在数据处理阶段,系统运用Python pandas库进行数据清洗与整合,并通过高德地图API获取了各个区县的经纬度信息,丰富了数据的空间属性。此外,设计并执行了专门的数据处理脚本,以确保入库数据的准确性和有效性,为后续的数据分析和可视化展示打下了坚实的基础。
在系统架构方面,采用Flask框架构建了稳健的后端服务,为前端数据交互提供了高效接口。前端界面则利用JQuery、Bootstrap和Echarts等技术,实现了数据的动态加载、交互式展示和可视化渲染,使得用户能够直观地观察和分析天气数据变化趋势。
更重要的是,本系统创新性地采用了循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)技术进行未来十五天的天气预测,将深度学习方法成功应用于气象领域,极大提高了预测的准确性和实时性。预测结果实时反馈至可视化界面,为用户提供直观的预测信息,凸显了人工智能在气象预测中的强大优势。
配套论文
结尾
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