《Flask+Vue.js空气质量预测与可视化系统》开题报告与任务书
一、研究背景与意义
随着工业化进程的加速和城市化水平的不断提高，空气质量问题日益成为全球关注的焦点。空气污染不仅严重影响着人们的身体健康，如增加呼吸系统疾病、心血管疾病等风险，还对环境生态造成长远的不利影响。近年来，雾霾、PM2.5超标等空气质量问题频发，给社会经济发展和居民日常生活带来了巨大挑战。因此，开发一套高效、准确的空气质量预测与可视化系统，实时监测并预测空气质量变化，对于保护公众健康、促进环境可持续发展具有重要意义。
二、研究现状
目前，国内外在空气质量监测和预警方面已经取得了一定的进展。许多城市已经建立了空气质量监测站，实时发布空气质量数据。然而，这些系统大多仅停留在数据收集和展示的层面，缺乏深入的预测和可视化分析功能。此外，大多数系统缺乏用户交互性和个性化服务，无法为公众提供实时、准确的空气质量信息和相关建议。
三、研究内容
本研究旨在设计并实现一套集数据采集、处理、分析与预测功能于一体的空气质量预测与可视化系统。该系统将整合用户管理、天气预报、生活指数、地图推荐等多模块功能，旨在为用户提供全面的空气质量信息服务。具体研究内容包括：
- 数据采集与处理：通过实时采集空气质量数据，并进行预处理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
- 空气质量预测：结合历史数据和气象条件，运用先进的算法模型进行预测分析，实现空气质量的精准预测。
- 可视化展示：通过前端页面展示空气质量数据和相关预测结果，提供直观、清晰的视觉体验。
- 用户管理：构建用户管理系统，实现用户注册、登录、权限分配等功能，确保系统使用的安全性和便捷性。
- 天气预报模块：接入权威气象数据源，提供实时及未来几天的天气情况，为空气质量预测提供基础数据支持。
- 生活指数模块：根据空气质量及天气情况，为用户提供穿衣、出行、运动等生活建议。
- 地图推荐功能：结合空气质量数据和用户偏好，推荐适宜的户外活动地点。
四、系统架构与技术栈
本系统采用Flask作为后端框架，Vue.js作为前端框架，结合MySQL数据库进行数据存储和管理。具体技术栈如下：
- 前端：Vue.js（用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架）
- 后端：Flask（用于快速开发Web应用的Python框架）
- 数据库：MySQL（用于存储、检索和管理数据）
- 编程语言：Python（用于后端开发、数据处理和分析）
五、研究方法与步骤
本研究将采用以下方案进行：
- 需求分析与系统设计：明确系统功能和性能要求，设计系统整体架构。
- 搭建开发环境：选择合适的开发工具和框架，搭建系统开发环境。
- 功能模块开发：逐步实现用户管理、天气预报、生活指数、地图推荐和空气质量预测等功能模块的开发。
- 系统集成与测试：对各模块进行集成测试，确保系统稳定运行。
- 部署与运行测试：部署系统并进行实际运行测试，收集用户反馈，对系统进行优化和完善。
六、预期成果
预期成果包括一套功能完善、性能稳定的空气质量预测与可视化系统。该系统能够实时监测并预测空气质量变化，为用户提供全面的空气质量信息服务。同时，通过本研究的实施，将形成一套科学有效的空气质量预测方法和技术体系，为相关领域的研究和应用提供借鉴和参考。
七、任务书
- 任务名称：Flask+Vue.js空气质量预测与可视化系统
- 研究目标：设计并实现一套集数据采集、处理、分析与预测功能于一体的空气质量预测与可视化系统。
- 研究内容：数据采集与处理、空气质量预测、可视化展示、用户管理、天气预报模块、生活指数模块、地图推荐功能等。
- 技术栈：前端采用Vue.js，后端采用Flask，数据库采用MySQL，编程语言采用Python。
- 研究进度安排 ：
- 第1-2周：指导教师下发任务书，学生收集相关资料。
- 第3-4周：完成开题报告及开题答辩。
- 第5-7周：实现系统基本功能，进行初步测试。
- 第8-9周：根据中期检查意见继续完善系统，撰写毕业设计报告。
- 第10-11周：完成毕业设计报告的查重及评阅。
- 第12-15周：准备毕业设计答辩，完成答辩材料。
八、参考文献
- Guttu Sai Abhishek, Harshad Ingole et al. "SPEAR: Semi-supervised Data Programming in Python." Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (2021).
- 欧阳元东. "基于Python的网站数据爬取与分析的技术实现策略"[J]. 电脑知识与技术, 2020, 16(13): 262-263.
- 方骥, 谢慧敏. "Python在大数据挖掘和分析中的应用研究"[J]. 数字技术与应用, 2020, 38(09): 75-76+81.
- Roseline Bilina and S. Lawford. "Python for Unified Research in Econometrics and Statistics." (2009). 558-591.
- 沈杰. "基于Python的数据分析可视化研究与实现"[J]. 科技资讯, 2023, 21(02): 14-17+54.
本开题报告与任务书旨在明确研究方向、目标、内容、技术栈和进度安排，为后续的系统开发工作提供指导和依据。
