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1、项目介绍

技术栈

采用 Python 语言开发，基于 Flask 轻量级框架搭建后端服务，使用 MySQL 数据库进行数据存储与管理，通过 requests 库实现定时爬虫从中国天气网及全国气象站点抓取气象数据，并运用 scikit-learn 机器学习库中的多元线性回归算法构建预测模型。

功能模块

· 可视化功能模块
· 版本管理功能模块
· 用户管理功能模块
· 实时气象数据管理功能模块
· 爬虫管理功能模块

项目介绍

本系统是一个集数据采集、处理、预测与可视化于一体的全国气象数据平台。通过定时爬虫技术自动抓取各城市温度、降雨量、风速、空气质量等气象信息，经清洗整合后存入 MySQL 数据库。后端采用 Flask 框架搭建 Web 服务，前端结合 Echarts 实现气象数据的图表化展示，包括温度变化趋势、降雨量分布、空气质量排行等。系统基于多元线性回归算法对历史气象数据进行分析建模，实现对天气变化的预测功能，为用户提供科学及时的气象信息服务。

2、项目界面

（1）全国气象数据概况
该页面是气象数据分析系统的首页，左侧设有控制台、系统管理、数据管理、数据分析、系统日志等导航模块，主区域展示多类天气城市数量统计卡片，搭配气象数据表格及全国降雨量、温度、空气质量排行等可视化图表，直观呈现气象相关数据。

（2）全国各城市气象数据分析
该页面是气象数据分析系统的城市数据分析模块，左侧可切换各类气象管理功能，顶部支持按省份、城市检索气象数据，主区域展示城市基础气象信息，并配有温度、降雨量、风速、AQI等要素的变化趋势折线图，直观呈现城市气象数据的动态特征。

（3）气象数据分析
该页面集成了城市气象数据查询、多维度图表可视化分析功能，可展示天气类型分布、温度变化趋势、历史风力与风向分布等模块，以图表形式直观呈现各类气象指标的统计特征与动态走向。

（4）天气预报-----天气预测（机器学习多元线性回归预测算法）
该页面集成了城市气象数据管理、天气分析可视化功能，可展示城市气象数据统计、温度变化趋势、历史风力与风向分布等模块，支持城市维度的气象数据查询，通过图表直观呈现各类气象指标的动态特征与分析结果，同时提供系统管理相关的配置与操作入口，完整覆盖气象数据的查询、分析与管理全流程。

（5）全国气象数据管理
该页面集成了气象数据分析核心功能模块，涵盖控制台数据管控、全国气象数据历史查询、城市维度分析、天气预测可视化、系统日志管理等多元功能，可一键实现数据检索、趋势分析、报表生成与操作日志全流程闭环管理。

（6）注册登录界面
该页面是全国气象数据采集预测可视化系统的登录界面，设有登录账号和密码输入框，搭配立即登录按钮，同时提供注册账号入口，用于用户身份验证，是进入系统的专属入口，保障系统操作的权限安全。

（7）数据采集
该页面是气象数据分析系统的代码开发界面，展示了Python爬虫相关代码，用于实现全国各城市气象数据的采集功能，可抓取温度、风向、风力等气象信息，下方控制台同步输出数据爬取的运行日志，完成气象数据的自动化采集与存储，为系统提供数据支撑。

3、项目说明

一、技术栈简要说明

本系统采用 Python 语言开发，后端基于 Flask 轻量级框架搭建 Web 服务，使用 MySQL 数据库进行数据存储与管理。通过 requests 库实现定时爬虫，从中国天气网及全国气象站点抓取气象数据，并运用 scikit-learn 机器学习库中的多元线性回归算法构建预测模型。前端结合 HTML、CSS、JavaScript 及 Echarts 实现气象数据的可视化展示。

二、功能模块详细介绍

· 可视化功能模块
该模块负责将采集到的气象数据以图表形式直观呈现。用户可在全国气象数据概况页面查看多类天气城市数量统计卡片、气象数据表格以及全国降雨量、温度、空气质量排行等可视化图表。在全国各城市气象数据分析页面，可查看温度、降雨量、风速、AQI等要素的变化趋势折线图。气象数据分析页面则展示天气类型分布、温度变化趋势、历史风力与风向分布等图表，帮助用户理解气象指标的统计特征与动态走向。

· 版本管理功能模块
该模块用于管理系统不同版本的迭代与更新，记录各版本的功能变更、修复内容及发布时间，确保系统在升级过程中保持良好的可追溯性，便于后续维护与回溯。

· 用户管理功能模块
该模块提供注册登录界面，用户需输入账号和密码完成身份验证后方可进入系统。系统支持新用户注册账号，通过权限控制保障操作安全，确保不同用户拥有差异化的数据访问与操作权限。

· 实时气象数据管理功能模块
该模块集成了全国气象数据管理功能，涵盖控制台数据管控、全国气象数据历史查询、城市维度分析等子功能。用户可按省份、城市检索气象数据，查看城市基础气象信息，支持数据检索、趋势分析、报表生成等操作，实现气象数据的全流程闭环管理。

· 爬虫管理功能模块
该模块展示 Python 爬虫代码开发界面，通过定时爬虫技术从全国各大气象站点抓取温度、风向、风力等气象信息。下方控制台同步输出数据爬取的运行日志，完成气象数据的自动化采集、清洗与存储，为整个系统提供稳定的数据支撑。

三、项目总结

本系统是一个集数据采集、处理、预测与可视化于一体的全国气象数据综合平台。通过定时爬虫技术自动抓取各城市温度、降雨量、风速、空气质量等气象信息，经清洗整合后存入 MySQL 数据库。后端采用 Flask 框架搭建 Web 服务，前端结合 Echarts 实现气象数据的图表化展示，包括温度变化趋势、降雨量分布、空气质量排行等多个可视化维度。系统基于多元线性回归算法对历史气象数据进行分析建模，实现对天气变化的预测功能。此外，系统还具备版本管理、用户权限控制、实时气象数据管理及爬虫调度等完整功能模块，为用户提供了科学、及时、全面的气象信息服务。

4、核心代码

import joblib

"""
多元线性回归预测
"""
import os
import machine_learning.deal_data as deal_data

# 加载模型

module_path = os.path.dirname(__file__)
path = module_path + '/model.joblib'
model = joblib.load(path)


# 预测数据(cityname, record_date, high, low, weather, wd, ws)
def predict(cityname, record_date, high, low, weather, wd, ws):
    city = cityname
    cityname, record_date, high, low, weather, wd, ws = deal_data.transformer_item(cityname, record_date, high, low,
                                                                                   weather, wd, ws)
    next_input = [float(cityname), float(record_date), float(high), float(low), float(weather), float(wd), float(ws)]
    result = []
    for i in range(1, 11):
        record_date, record_str = deal_data.getNextDay(i)
        pred_y = model.predict([next_input])[0]
        next_input = [float(cityname), float(record_date)]
        next_input.extend(pred_y)
        result.append(
            deal_data.de_transformer_item(city, record_str, pred_y[0], pred_y[1], pred_y[2], pred_y[3], pred_y[4]))
    return result


if __name__ == '__main__':
    print(predict("闵行", "2023-10-15", 34, 28, "阴", "东南风", 2))

5、项目列表

6、项目获取

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