目录
- 同行可拿货,招校园代理 ,本人源头供货商
- 项目概述
- 核心功能模块
- 1. 数据采集与存储
- 2. 数据预处理与特征工程
- 3. 机器学习模型训练与评估
- 4. 预测服务接口封装（Spring Boot）
- 5. 数据分析与可视化大屏系统（Vue + ECharts）
- 6. 实时推送与告警机制
- 7. 系统部署与运维
- 项目亮点
- 应用价值
- 项目技术支持
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同行可拿货,招校园代理 ,本人源头供货商
项目概述
本项目基于Spring Boot框架，结合机器学习算法，构建一个城市空气质量等级预测系统，并配套开发数据分析与可视化大屏系统。系统旨在通过实时采集和历史空气质量数据，利用机器学习模型对空气质量等级进行精准预测，为环保部门、公众及决策者提供科学依据。
项目编号：svjq3971
技术栈：Spring Boot + MySQL + Redis + Python（Scikit-learn/XGBoost/LightGBM）+ ECharts + Vue.js + WebSocket + Docker
核心功能模块
1. 数据采集与存储
从气象局、环保监测站等公开接口或本地传感器获取实时与历史空气质量数据，包括PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、CO、O₃等六项污染物浓度值，以及温湿度、风速、气压等环境参数。
数据以定时任务方式（如Quartz/Scheduled）每小时抓取一次，存入MySQL数据库，并通过Redis缓存高频访问数据，提升响应速度。
2. 数据预处理与特征工程
使用Python脚本对原始数据进行清洗（缺失值填充、异常值检测）、归一化处理、时间序列分解（年/月/日/时周期性特征提取），并构造衍生特征如“过去24小时平均浓度”、“污染指数变化率”等，增强模型输入信息量。
3. 机器学习模型训练与评估
采用多种主流算法构建预测模型：
- 分类模型：Logistic Regression、Random Forest、XGBoost、LightGBM、SVM
- 目标变量：空气质量等级（优、良、轻度污染、中度污染、重度污染、严重污染）
- 模型评估指标：准确率、精确率、召回率、F1-score、混淆矩阵
- 使用交叉验证（Cross-validation）优化超参数，最终选择性能最优的模型部署至后端服务。
4. 预测服务接口封装（Spring Boot）
将训练好的模型打包为.pkl文件，通过Python Flask或Py4J嵌入Spring Boot应用中，实现以下接口：
/api/predict：接收当前环境参数，返回未来24小时空气质量等级预测结果/api/history：查询历史预测记录与真实值对比- 接口支持JSON格式传输，具备限流、鉴权机制，保障系统安全稳定。
5. 数据分析与可视化大屏系统（Vue + ECharts）
基于前端框架Vue.js搭建可视化管理平台，集成ECharts图表组件，实现多维度动态展示：
- 实时空气质量地图（热力图显示各监测点污染程度）
- 近7天空气质量趋势折线图（按污染物分组）
- 空气质量等级分布饼图（当前城市整体状况）
- 预测准确率雷达图（对比不同模型表现）
- 多城市对比柱状图（支持横向比较）
- 支持时间筛选、区域选择、数据导出（PDF/Excel）
6. 实时推送与告警机制
通过WebSocket实现实时数据更新，当预测等级达到“中度以上污染”或出现突增趋势时，自动触发预警通知，可通过短信、邮件、微信公众号等方式发送给指定用户或管理部门。
7. 系统部署与运维
采用Docker容器化部署，包含以下服务镜像：
backend-springboot: Spring Boot应用服务mysql-db: 数据库服务redis-cache: 缓存服务python-model: 模型推理服务（可独立运行）vue-frontend: 前端静态资源服务
通过Nginx反向代理统一入口，支持负载均衡与高可用架构。
项目亮点
- 融合物联网数据与人工智能算法，实现高精度空气质量等级预测
- 可视化大屏支持多终端适配（PC/平板/大屏），适用于指挥中心、政务大厅等场景
- 模块化设计，便于扩展新城市、新增污染物类型或接入更多传感器
- 提供完整的前后端代码结构与文档说明，适合毕业设计、课程项目或企业原型开发
应用价值
该系统可用于：
- 城市环境治理辅助决策
- 公众健康出行建议（如提醒敏感人群减少户外活动）
- 环保政策效果评估
- 智慧城市建设中的重要组成部分
项目具备良好的可复制性与推广潜力，适用于各级政府、科研机构及环保科技公司。
项目技术支持
后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot/Springcloud分布式微服务)-idea/eclipse
2.Nodejs(Express/koa)+Vue.js -vscode
3.python(django/flask)–pycharm/vscode
4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
数据库工具：Navicat/SQLyog/ MySQL Workbench等都可以
