# weather

**Repository Path**: ohjone2015/weather

## Basic Information

- **Project Name**: weather
- **Description**: 真实预测未来7天的天气气象数据，使用多种机器学习和深度学习LSTM算法，采集历史、实时与天气预报数据，可视化大屏，Spark、Hive数据分析
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: https://www.bilibili.com/video/BV1Dx4y1B771/
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2024-12-18
- **Last Updated**: 2024-12-18

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

系统完整功能介绍讲解，含部分代码讲解视频：https://www.bilibili.com/video/BV1gT42197K2

项目部分实战教学与模板使用教学：https://www.bilibili.com/video/BV1Dx4y1B771/

多种机器学习算法预测未来7天天气模板视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1UKsaexEXk

深度学习算法LSTM模板视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV18uH4eMEvh/

气象要素实时动态绘图与时间序列分析系统功能视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV15HeSerE8e

2025最新计算机毕设选题指导：https://www.bilibili.com/video/BV1GypYeaEWU/

配套博客文档：http://t.csdnimg.cn/YrL8h

Github仓库地址：https://github.com/wz1229238108/weather/

# 数据来源

| 范围   | 数据来源                                                                                     |
|--------|---------------------------------------------------------------------------------------------|
| 全球   | 1、ERA5全球气象再分析数据集<br>2、Kaggle：墨尔本十年气温、Delhi气象数据集                  |
| 全国/省 | 1、和风天气API<br>2、历史天气查询网<br>3、2345天气王                                       |
| 传感器采集 |                                                                                             |
| 说明   | 通过公开数据集，网络爬虫技术+API接口获取数据                                                 |


# 天气预测算法功能需求

| 算法类别       | 功能需求                                                                               |
|----------------|------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 机器学习算法   | KNN、线性回归、二次多项式回归、随机森林预测<br>1. 真实预测未来7天数据<br>2. 特征重要度         |
| 深度学习算法   | LSTM神经网络预测     <br>除毕设外还比较适合留学生或申请留学用的Report实验报告、研究计划等                                                                           |
| 说明           | 使用多种机器学习算法或者深度学习LSTM预测，包含实验结果分析，可用于论文或report图表，可替换自己的数据集，也适合硕士有对比实验要求，可在系统内预测天气。<br>1. 预测与实际数据拟合图<br>2. 模型评价指标：平均值，最小值，最大值，MSE均方误差等 |


# 天气分析类系统功能需求

| 功能类别         | 功能需求                                                                                       |
|----------------|----------------------------------------------------------------------------------------------|
| 数据采集         | 爬取历史逐日天气数据，包括温湿度、降水、风向风速等气象六要素                                       |
| 数据清洗         | 对收集到的数据进行清洗，缺失值通过相邻数据填充或插值法处理                                        |
| 数据分析         | 将清洗后的数据通过Spark或Hive数仓分析，Hive数仓建模分三层                                         |
| 数据存储         | 将清洗后的数据上传至Hadoop的HDFS，并将分析后的数据同步存储至Mysql                                |
| 数据可视化        | 从时间和空间维度对数据进行可视化：                                                                 |
|                 | 1、气象要素实时动态绘图，包括风场、温湿度、降水、气压等高线矢量图                                  |
|                 | 2、Echart、Pyechart可视化大屏或导航栏图表，包括热力地图、词云图等                                 |
| 时间序列分析      | 1、筛选指定时间段的数据                                                                           |
|                 | 2、由小时数据求逐日平均                                                                          |
|                 | 3、由日数据求逐月平均                                                                           |
| 数据挖掘         | 根据时间序列分析的结果绘制箱线图、小提琴图等                                                      |
| AI问答系统        | 引用科大讯飞、文心一言等大模型算法，增加系统交互性                                               |
| 生活指数推荐      | 根据天气推荐衣服，给出着装、出行、出游意见                                                        |
| 天气预报         | 提供全国城市未来7天天气预报                                                                      |
| 极端天气预警      |                                                                                               |
| 极端天气事件统计分析 |                                                                                               |
| 用户管理         | 1、注册登录                                                                                    |
|                 | 2、个人信息修改                                                                                |
|                 | 3、游客访问                                                                                    |
| 说明            | 1、系统包括完整详细的数据分析过程                                                                 |
|                 | 2、以上功能汇总往届选题和导师提出的热门需求功能，其工作量和创新点最高可超过双一流一本工科院校的本科毕业标准 |