计算机毕业设计python+spark天气预测 天气可视化 天气大数据 空气质量检测 空气质量分析 气象大数据 气象分析 大数据毕业设计 大数据毕设

本文主要是介绍计算机毕业设计python+spark天气预测 天气可视化 天气大数据 空气质量检测 空气质量分析 气象大数据 气象分析 大数据毕业设计 大数据毕设,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

摘  要

近些年大数据人工智能等技术发展迅速,我国工业正努力从“制造”迈向“智造”实现新跨越。神经网络(NeuronNetwork)是一种计算模型,通过大量数据的学习,来发现数据之间的模式和规律,模仿人脑神经元的工作方式。随着算力的提升和算法的不断成熟图像识别技术已经完全融入到生活中,卷积神经网络算法在识别领域尤为成熟,卷积神经网络模型CNN通常用于影像识别案例,通过模型训练计算机也能像大脑一样抓取图像特征识别出图片影像中的物体符号等,比如人脸识别中快速匹配身份信息,天气识别等。一直以来,人类关注气象预报都是其中的一个热点。对于农业、交通、旅游等领域,准确的气象预报必不可少。随着技术的发展,气象预测领域广泛使用神经网络。

本文将以卷积神经网络为基础,对天气预测方法进行探讨,并对其优点及局限性进行分析。在气象预报中,利用历史气象资料作为输入,通过训练神经网络,预测未来几个小时的天气状况、研究天气变化规律。该系统对数据进行预处理后,利用处理后的数据构建预测模型,自动收集包括时间、最高温度、最低温度、天气状况等在内的多个气象数据源的历史和实时气象数据。通过CNN卷积层识别图像特定线条,池化层减小图像数据量提升辨识率,全连接层来做最后的识别判断进而预测天气。

本系统主要功能是基于卷积神经网络算法实现对天气场景的实时预测,技术上基于TensorFlow框架前端采用了广泛使用的HTML与JQuery,后端基于Django框架搭建后端管理。

关键词卷积神经网络算法;爬虫;天气识别;可视化

核心算法代码分享如下:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import jsonfrom lxml import etreedef getHTMLtext(url):"""请求获得网页内容"""try:r = requests.get(url, timeout = 30)r.raise_for_status()r.encoding = r.apparent_encodingprint("成功访问")return r.textexcept:print("访问错误")return" "def get_content(html):"""处理得到有用信息保存数据文件"""final = []          # 初始化一个列表保存数据bs = BeautifulSoup(html, "html.parser")  # 创建BeautifulSoup对象body = bs.bodydata = body.find('div', {'id': '7d'})    # 找到div标签且id = 7d# 下面爬取当天的数据data2 = body.find_all('div',{'class':'left-div'})text = data2[2].find('script').string# print(data2[1])# print(text)text = text[text.index('=')+1 :-2]   # 移除改var data=将其变为json数据# print(text)jd = json.loads(text)# print(jd)dayone = jd['od']['od2']     # 找到当天的数据# print(dayone)final_day = []           # 存放当天的数据count = 0for i in dayone:temp = []if count <= 24:temp.append(i['od21'])     # 添加时间temp.append(i['od22'])     # 添加当前时刻温度temp.append(i['od24'])     # 添加当前时刻风力方向temp.append(i['od25'])     # 添加当前时刻风级temp.append(i['od26'])     # 添加当前时刻降水量temp.append(i['od27'])     # 添加当前时刻相对湿度temp.append(i['od28'])     # 添加当前时刻控制质量# print(temp)final_day.append(temp)count = count +1# 下面爬取7天的数据ul = data.find('ul')      # 找到所有的ul标签li = ul.find_all('li')      # 找到左右的li标签i = 0     # 控制爬取的天数for day in li:          # 遍历找到的每一个liif i < 7 and i > 0:temp = []          # 临时存放每天的数据date = day.find('h1').string     # 得到日期date = date[0:date.index('日')]   # 取出日期号temp.append(date)inf = day.find_all('p')      # 找出li下面的p标签,提取第一个p标签的值,即天气temp.append(inf[0].string)tem_low = inf[1].find('i').string   # 找到最低气温if inf[1].find('span') is None:   # 天气预报可能没有最高气温tem_high = Noneelse:tem_high = inf[1].find('span').string  # 找到最高气温temp.append(tem_low[:-1])if tem_high[-1] == '℃':temp.append(tem_high[:-1])else:temp.append(tem_high)wind = inf[2].find_all('span')  # 找到风向for j in wind:temp.append(j['title'])wind_scale = inf[2].find('i').string # 找到风级index1 = wind_scale.index('级')temp.append(int(wind_scale[index1-1:index1]))final.append(temp)i = i + 1return final_day,final#print(final)

这篇关于计算机毕业设计python+spark天气预测 天气可视化 天气大数据 空气质量检测 空气质量分析 气象大数据 气象分析 大数据毕业设计 大数据毕设的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1000893

相关文章

Python基于wxPython和FFmpeg开发一个视频标签工具

《Python基于wxPython和FFmpeg开发一个视频标签工具》在当今数字媒体时代,视频内容的管理和标记变得越来越重要,无论是研究人员需要对实验视频进行时间点标记,还是个人用户希望对家庭视频进行... 目录引言1. 应用概述2. 技术栈分析2.1 核心库和模块2.2 wxpython作为GUI选择的优

Java利用JSONPath操作JSON数据的技术指南

《Java利用JSONPath操作JSON数据的技术指南》JSONPath是一种强大的工具,用于查询和操作JSON数据,类似于SQL的语法,它为处理复杂的JSON数据结构提供了简单且高效... 目录1、简述2、什么是 jsONPath?3、Java 示例3.1 基本查询3.2 过滤查询3.3 递归搜索3.4

Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化

《Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化》你有想过,一个小小的__slots__能让你的Python类内存消耗直接减半吗,没错,今天咱们要聊的就是这个让人眼前一亮的技巧,感兴趣的... 目录背景:内存吃得满满的类__slots__:你的内存管理小助手举个大概的例子:看看效果如何?1.

Python+PyQt5实现多屏幕协同播放功能

《Python+PyQt5实现多屏幕协同播放功能》在现代会议展示、数字广告、展览展示等场景中,多屏幕协同播放已成为刚需,下面我们就来看看如何利用Python和PyQt5开发一套功能强大的跨屏播控系统吧... 目录一、项目概述:突破传统播放限制二、核心技术解析2.1 多屏管理机制2.2 播放引擎设计2.3 专

Python中随机休眠技术原理与应用详解

《Python中随机休眠技术原理与应用详解》在编程中,让程序暂停执行特定时间是常见需求,当需要引入不确定性时,随机休眠就成为关键技巧,下面我们就来看看Python中随机休眠技术的具体实现与应用吧... 目录引言一、实现原理与基础方法1.1 核心函数解析1.2 基础实现模板1.3 整数版实现二、典型应用场景2

Python实现无痛修改第三方库源码的方法详解

《Python实现无痛修改第三方库源码的方法详解》很多时候,我们下载的第三方库是不会有需求不满足的情况,但也有极少的情况,第三方库没有兼顾到需求,本文将介绍几个修改源码的操作,大家可以根据需求进行选择... 目录需求不符合模拟示例 1. 修改源文件2. 继承修改3. 猴子补丁4. 追踪局部变量需求不符合很

Spring事务中@Transactional注解不生效的原因分析与解决

《Spring事务中@Transactional注解不生效的原因分析与解决》在Spring框架中,@Transactional注解是管理数据库事务的核心方式,本文将深入分析事务自调用的底层原理,解释为... 目录1. 引言2. 事务自调用问题重现2.1 示例代码2.2 问题现象3. 为什么事务自调用会失效3

MySQL大表数据的分区与分库分表的实现

《MySQL大表数据的分区与分库分表的实现》数据库的分区和分库分表是两种常用的技术方案,本文主要介绍了MySQL大表数据的分区与分库分表的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有... 目录1. mysql大表数据的分区1.1 什么是分区?1.2 分区的类型1.3 分区的优点1.4 分

Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现

《Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现》在MySQL中删除一个大表中的数据时,需要特别注意操作的性能和对系统的影响,本文主要介绍了Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现,具有一定... 目录1、需求2、方案1. 使用 DELETE 语句分批删除2. 使用 INPLACE ALTER T

python+opencv处理颜色之将目标颜色转换实例代码

《python+opencv处理颜色之将目标颜色转换实例代码》OpenCV是一个的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上,:本文主要介绍python+ope... 目录下面是代码+ 效果 + 解释转HSV: 关于颜色总是要转HSV的掩膜再标注总结 目标:将红色的部分滤