【基于LSTM 和HOLT的某市空气质量数据可视化分析】

摘要

随着互联网、云计算和存储技术的快速发展，气象部门存储的空气质量数据量日益剧增，同时空气质量数据类型相对复杂，这使得传统的数据存储和处理技术不能很好解决目前用户的需求。大数据技术作为互联网领域的新产物，它为海量数据存储和处理提供了新的契机。在此背景下，本文结合Python数据分析平台对北京市地区的空气质量数据进行分析，结合Flask、Echart可视化框架对分析结果进行可视化展示。为保证本次分析数据的真实性，数据的来源将选择从知名网站上进行爬取，爬取空气质量数据的相关信息，包括空气质量、PM2.5排放、PM10排放、SO2排放、CO排放等，然后通过可视化图表，帮助气象管理人员全面、直观的了解历史空气质量数据，极大地方便了人们对空气质量数据的获取效率，帮助人们快速了解天气信息的变化，最后使用LSTM算法和Holt-Winter 季节性平滑法对空气质量进行了预测。

前言

空气质量优劣程度与一个城市的综合竞争力密切相关，它直接影响到投资环境和居民健康，因此越来越受到政府和公众的关注城市化过程是发展中国家实现现代化的必经之路，但是该过程往往会导致环境污染不断加剧.大城市工业集中、人口密集、大量消耗化石燃料，高密度的建筑群又不利于污染物的扩散因此空气污染(特别是城区)异常严重。在面对一次次胜利”的同时，人类也深深地体会到了苦涩的“回报”—城市空气质量问题。随着城市空气质量问题的逐渐恶化，科学研究者就相应的制定了反应和评价空气质量标准的指标，即空气质量指标。它是一种反应和评价空气质量的标准，是常规监测的几种空气污染物的浓度数值形势、并分级表征空气质量状况。适用于表示城市短期空气质量状况和变化趋势。

技术

EchartsFlaskLSTMHolt-Winter 季节性平滑法

功能

温度分析天气分析风向分析空气质量分析LSTM预测对空气质量进行预测

需求分析

数据爬取

本系统通过Python爬虫工具从空气质量在线监测分析平台爬取北京地区的空气质量数据，包括PM2.5排放、PM10排放、SO2排放、CO排放等信息。然后将处理后的数据存储到csv文件中。

数据分析

使用pandas库对爬取到的数据进行处理和分析，包括分割、空值替换、数据筛选、数据格式转换等操作。分析维度包括整体数据分析和2022年数据分析。将分析结果存储为DataFrame格式，并通过Flask框架渲染到模板中进行可视化展示。

数据可视化

利用Flask和Echarts相关组件和技术进行数据分析可视化。通过可视化技术将分析结果以易懂的曲线图、柱状图等形式展示给用户，并添加交互和个性化定制功能，提高数据分析结果的展示效果。

数据预测

使用LSTM算法和Holt-Winter季节性平滑法对空气质量进行预测。由于空气质量是时间序列数据，选择这两种适用于时间序列数据预测的模型进行预测。预测结果使用matplotlib进行绘图，并将绘图结果展示在系统中。

系统整体设计

数据爬虫

对空气质量在线监测分析平台历史空气质量数据进行爬取，将爬取的数据进行收集保存，数据抓取结果6-1所示：

效果

下载链接 https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZaYlpdt

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