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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 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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… 登录
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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。
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