空气质量数据分析与预测平台

项目概述 🌍

本项目是一个基于Python开发的空气质量数据分析与预测平台，旨在为用户提供便捷的空气质量数据查询、分析和预测服务。通过机器学习算法，系统能够分析历史数据并预测未来空气质量指数(AQI)。

功能特点 ✨

1. 数据查询与导出 📊

• 多维度筛选：支持按城市、日期范围、空气质量等级进行数据筛选
• 分页显示：采用分页方式展示查询结果，提升用户体验
• 数据导出：支持将查询结果导出为Excel格式
• 实时统计：显示查询结果的关键统计指标

2. 数据分析与可视化 📈

• 城市对比：支持多城市空气质量数据对比分析
• 趋势分析：展示各类污染物浓度变化趋势
• 分布分析：空气质量等级分布可视化
• 相关性分析：污染物之间的相关性分析

3. 空气质量预测 🔮

• 多模型支持：集成随机森林、XGBoost等多种机器学习模型
• 自动优化：模型参数自动优化与评估
• 预测展示：直观展示未来7-14天的AQI预测结果
• 可视化预测：预测结果图表展示

技术架构 🏗️

系统架构

1. 数据层

   • 历史数据管理
   • 数据预处理
   • 缓存管理

2. 功能层

   • 查询模块
   • 分析模块
   • 预测模块

3. 应用层

   • 用户界面
   • 交互控件
   • 可视化展示

技术栈

• 前端框架：Streamlit
• 数据处理：Pandas, NumPy
• 机器学习：Scikit-learn, XGBoost
• 数据可视化：Plotly
• 工具支持：Joblib, Graphviz

使用指南 📖

安装部署

1. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

2. 启动应用：

   streamlit run app.py
   

数据要求

数据文件(air_quality_data.csv)格式要求：

字段名	类型	说明
theDate	datetime	观测日期
city	string	城市名称
AQI	float	空气质量指数
PM25	float	PM2.5浓度
PM10	float	PM10浓度
So2	float	二氧化硫浓度
No2	float	二氧化氮浓度
Co	float	一氧化碳浓度
O3	float	臭氧浓度
QualityGrade	string	空气质量等级

功能使用说明

1. 数据查询

• 在左侧选择查询条件（城市、日期范围、空气质量等级）
• 使用分页控件浏览数据
• 可选择导出当前页或所有结果

2. 数据分析

• 选择分析维度查看不同的分析图表
• 支持交互式图表操作
• 可进行多维度数据对比

3. 预测功能

• 选择目标城市和预测天数
• 查看预测结果和趋势图
• 显示详细的空气质量等级预测

模型说明 🤖

支持的模型

1. 随机森林

   • 优点：处理非线性关系
   • 特点：支持特征重要性分析

2. XGBoost

   • 优点：高效的集成学习
   • 特点：自动特征选择

3. 线性回归

   • 优点：计算速度快
   • 特点：适合线性关系

4. GCN-LSTM混合模型

   • 图卷积网络(GCN)：
     • 捕捉城市间空气质量的空间相关性
     • 处理复杂的地理位置依赖关系
   • 长短期记忆网络(LSTM)：
     • 学习时间序列特征
     • 建模长期和短期依赖关系

评估指标

• RMSE（均方根误差）
• MAE（平均绝对误差）
• R²（决定系数）

注意事项 ⚠️

1. 数据相关

   • 确保数据文件为UTF-8编码
   • 保持日期格式一致性
   • 避免数值字段中的非数字字符

2. 使用限制

   • 单次查询建议不超过10000条
   • 预测天数范围：1-14天
   • 大数据量处理可能较慢

3. 模型使用

   • 首次使用需训练模型
   • 建议定期重新训练
   • 请勿删除模型文件

项目截图

项目获取

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