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编号：F043 白色版本
1 讲解视频
vue+flask天气预测可视化系统大数据+机器学习+管理端+爬虫+超酷界面+顶级可视化水平
✅ 顶级可视化水平: 看了视频就懂
✅ scikit-learn 回归预测算法预测天气
✅ 全国天气图（可视化细化到市级）
✅ 数据利用超级爬虫更新
✅ 随意选择城市可视化分析、分析风力、高低气温等
✅ 增加漂亮管理端增删改查
✅ vue+flask前后端分离架构2个前端1个后端1个爬虫
2 架构说明
Vue + Flask 前后端分离架构：2个前端 + 1个后端 + 1个爬虫
系统采用当前主流的前后端分离架构 ，确保各模块独立、扩展性强、协作高效：
前端部分（Vue.js 构建）：
- 用户前端：面向普通用户，提供天气可视化、气温预测可视化、城市选择、地图分为、温度分析、风力分析图表展示等功能，使用 Vue + ECharts 等。
- 管理前端：面向管理员，提供天气数据管理、预报数据、用户管理等后台功能，使用 Vue + ElementUI。
后端部分（Flask 框架）：
- 负责处理业务逻辑、接口请求、数据库操作、模型预测等
- 与前后端通过 RESTful API 进行通信，支持 JSON 数据格式交互
- 提供安全认证、权限控制、数据缓存、异常处理等服务
- 集成天气预测模型，支持模型训练、预测结果返回与实时更新
3 功能说明
系统简介：本系统是一个基于Vue+Flask构建的天气预测可视化系统，其核心功能围绕天气数据的展示、预测和用户管理展开。主要包括：首页，用于展示系统概览和天气预报视频；数据可视化模块，提供全国天气图（可视化细化到市级），并支持随意选择城市进行详细分析，如风力、 高低气温等天气要素；可视化分析模块，通过顶级可视化技术展示天气变化趋势，为用户提供直观的数据分析；天气预测模块，利用scikit-learn回归预测算法进行智能预测，为用户提供精准的天气参考；以及管理端，提供增删改查功能，以便管理员高效管理系统数据，确保系统的安全性和个性化体验。
该系统采用典型的B/S（浏览器/服务器）架构模式。用户通过浏览器访问Vue前端界面，该前端由HTML、CSS、JavaScript以及Vue.js生态系统中的Vuex（用于状态管理）、Vue Router（用于路由导航）和Echarts（用于数据可视化）等组件构建。前端通过API请求与Flask后端进行数据交互，Flask后端则负责业务逻辑处理，并利用SQLAlchemy（或类似ORM工具）与MySQL数据库进行持久化数据存储。此外，系统还包含一个独立的超级爬虫模块，负责从外部天气数据来源抓取数据并将其导入MySQL数据库，为整个系统提供数据支撑。系统还搭建了一个漂亮的管理端，支持数据的增删改查操作，方便管理员进行数据管理。整个系统以Vue+Flask前后端分离架构为基础，包含2个前端（用户端和管理端）、1个后端以及1个爬虫模块，整体界面设计风格超酷，可视化水平顶级，是一个集大数据、机器学习、管理端和爬虫于一体的天气预测可视化系统。
3.1 爬虫部分（独立运行）：
- 使用 Python 编写，基于 requests、BeautifulSoup 或 Scrapy 框架
- 定时运行，从多个数据源获取天气数据
本系统旨在打造一个高效、直观、功能全面的全国天气预测与可视化分析平台，结合前沿的数据爬取、机器学习预测和前后端分离架构，为用户提供精准的天气信息与灵活的交互体验。系统整体设计围绕"数据驱动 + 智能预测 + 可视化呈现 "三大核心展开，力求实现"较好 "的可视化效果和"方便管理天气数据"的管理体验。
3.2 可视化分析
系统采用高度交互式与直观易懂的可视化设计 ，所有关键信息均可通过图表、地图和动态演示方式呈现。用户可通过*动画或动态图表快速理解天气变化趋势、风力走向、温度分布等复杂数据。系统支持 交互式缩放、拖动、图层切换**，确保用户在不依赖专业背景知识的情况下也能轻松掌握天气动态。此外，系统界面风格清新、动画流畅，致力于打造**"视觉即理解"的用户体验**。
3.3 scikit-learn 回归预测算法预测天气
3.4 城市搜索
随意选择城市可视化分析、分析风力、高低气温等**
系统支持用户自由选择任意城市 ，进行个性化天气分析。通过交互式地图或城市列表搜索，用户可快速定位目标城市，并通过以下方式查看其天气信息：
- 多维度天气数据分析，包括最高气温、最低气温、降水量、风速、风向、气压、湿度等
- 趋势图表展示，如未来 7 天的气温变化折线图、风速柱状图等
- 对比分析功能，可对比多个城市之间的天气指标
- 历史天气回溯 ，展示过去一周或一个月的天气细节
3.5 个人设置
支持个人信息修改、照片修改、个人密码修改：
3.6 增管理端增删改查
系统提供一个美观、易用的管理端界面，供管理员对系统中的城市信息、用户数据、模型参数、天气数据等进行统一管理。管理端功能包括：
- 用户管理：查看用户数据、权限配置、活跃度分析
- 数据管理 ：审核爬虫抓取的数据、手动添加或修正异常数据
管理端采用现代化 UI 设计，界面整洁、响应迅速，支持数据检索 等高级管理功能，全面提升系统可维护性与可控性。
4 文档和代码
4.1 技术报告文档
4.2 代码介绍
该功能实现了基于算法的城市气温预测，包含数据获取、预处理、模型训练和预测四个主要步骤。首先，从气象数据API获取目标城市的历史气温数据，并进行数据清洗和格式转换。然后，对数据进行差分处理，确保时间序列的平稳性。随后，训练ARIMA模型并使用历史数据验证模型的准确性，最后根据模型生成未来的气温预测值，并通过可视化的方式展示预测结果
4.3 核心代码
python
api = WeatherAPI()
schema = weather_schema
schema_one = weather_schema_one
search_fields = ['province', 'city']
search_filters = []
# 自定义的分页查询函数
@weatherBp.route('/', methods=['GET'])
def list():
res = ResMsg()
query_set = api.model.query
# 这部分是根据search_fields进行模糊匹配
search_term = request.args.get('search', '')
page = request.args.get('page', 1, type=int)
limit = request.args.get('limit', 10, type=int)
sort_param = request.args.get('sort', '', type=str)
if search_fields and search_term:
search_conditions = [getattr(api.model, field).like(f"%{search_term}%") for field in search_fields if
hasattr(api.model, field)]
query_set = query_set.filter(or_(*search_conditions))
# 这部分是根据search_filter进行单独的匹配
search_params = request.args.to_dict()
exact_match_fields = [f.lstrip('=') for f in search_filters if f.startswith('=')]
fuzzy_match_fields = [f for f in search_filters if not f.startswith('=')]
for field, value in search_params.items():
if field in exact_match_fields and hasattr(api.model, field):
query_set = query_set.filter(getattr(api.model, field) == value)
elif field in fuzzy_match_fields and hasattr(api.model, field):
query_set = query_set.filter(getattr(api.model, field).like(f"%{value}%"))
# 排序处理
if sort_param:
if sort_param.startswith('-'):
print('sort_param==>', sort_param[1:])
query_set = query_set.order_by(desc(getattr(api.model, sort_param[1:])))
else:
print('sort_param==>', sort_param)
query_set = query_set.order_by(getattr(api.model, sort_param))
print('分页...')
paginated_results = query_set.paginate(page=page, per_page=limit)
items = schema.dump(paginated_results.items)
# 构建响应
response = {
"records": items,
"total": paginated_results.total,
"pages": paginated_results.pages,
"page": page
}
res.update(code=ResponseCode.SUCCESS, msg='查询成功', data=response)
return res.data