基于深度学习的气象数据可视化及预测系统
这是一篇关于气象可视化,深度学习,空气污染,污染物预测的论文, 主要内容为随着经济的发展,人们的生活条件越来越好,对于天气状况的重视程度也越来越高。天气状况与人们的生产生活多方面有关。人们对于天气状况日益增长的需求除了每日天气的基本情况以外,还包括各种空气污染物的污染程度。随着工业化建设的发展,空气污染已经成为当前比较严重的环境问题,严重危害到了人们的生产和生活,因此对于各种大气污染物的监测及准确预警显得尤为重要。但是随着空气监测站点数目的成倍增加,产生的数据量越来越庞大,如何科学处理数据提供预测服务并实现气象数据的信息化,变得尤为重要。本文通过构建气象数据可视化系统,将气象数据和污染物数据进行分析和可视化展示,实现了气象信息化。在满足人们对于基本空气状况和详细的污染物可视化分析的需求的基础上,方便了人们的生产生活。同时,也呼吁人们更加关注空气污染,提供保护环境的措施,让人们切身加入保护环境的活动中。通过对空气污染物的历史数据和气象数据的分析处理,结合深度学习算法对污染物PM2.5、PM10、臭氧浓度进行预测。本文使用长短时记忆神经网络LSTM分别构建污染物单变量和多变量预测模型,模型由三层LSTM层和一层Dense层组成,使用污染物的前24小时的数据预测未来12小时的污染物浓度,训练并拟合预测值和实际值,实验结果显示多变量预测模型的准确率较高。系统构建分别从用户和后台管理员的角度出发,实现了气象数据可视化系统和后台用户管理系统。通过需求分析,将气象数据可视化系统按照功能划分为天气预报、城市订阅、全国AQI可视化、PM2.5详情、PM10详情、臭氧详情、“我要种树”等模块,实现了基本的天气预报、全国AQI逐小时数据动态可视图、基于深度学习模型的污染物浓度预测数据可视化和监测站点数据可视化等功能,同时给用户提供了一种保护环境的方式,“我要种树”模块除了呼吁人们保护环境以外,还使用户主动参与保护措施。后台管理系统实现了用户管理、角色管理以及订单管理等功能。系统是基于Spring Cloud架构开发的分布式集群系统,实现了系统高并发性、高可用性以及安全性。开发过程中,使用Vue.js框架构建前端界面,使用Spring Boot框架开发后端系统。
基于深度学习的气象数据可视化及预测系统
这是一篇关于气象可视化,深度学习,空气污染,污染物预测的论文, 主要内容为随着经济的发展,人们的生活条件越来越好,对于天气状况的重视程度也越来越高。天气状况与人们的生产生活多方面有关。人们对于天气状况日益增长的需求除了每日天气的基本情况以外,还包括各种空气污染物的污染程度。随着工业化建设的发展,空气污染已经成为当前比较严重的环境问题,严重危害到了人们的生产和生活,因此对于各种大气污染物的监测及准确预警显得尤为重要。但是随着空气监测站点数目的成倍增加,产生的数据量越来越庞大,如何科学处理数据提供预测服务并实现气象数据的信息化,变得尤为重要。本文通过构建气象数据可视化系统,将气象数据和污染物数据进行分析和可视化展示,实现了气象信息化。在满足人们对于基本空气状况和详细的污染物可视化分析的需求的基础上,方便了人们的生产生活。同时,也呼吁人们更加关注空气污染,提供保护环境的措施,让人们切身加入保护环境的活动中。通过对空气污染物的历史数据和气象数据的分析处理,结合深度学习算法对污染物PM2.5、PM10、臭氧浓度进行预测。本文使用长短时记忆神经网络LSTM分别构建污染物单变量和多变量预测模型,模型由三层LSTM层和一层Dense层组成,使用污染物的前24小时的数据预测未来12小时的污染物浓度,训练并拟合预测值和实际值,实验结果显示多变量预测模型的准确率较高。系统构建分别从用户和后台管理员的角度出发,实现了气象数据可视化系统和后台用户管理系统。通过需求分析,将气象数据可视化系统按照功能划分为天气预报、城市订阅、全国AQI可视化、PM2.5详情、PM10详情、臭氧详情、“我要种树”等模块,实现了基本的天气预报、全国AQI逐小时数据动态可视图、基于深度学习模型的污染物浓度预测数据可视化和监测站点数据可视化等功能,同时给用户提供了一种保护环境的方式,“我要种树”模块除了呼吁人们保护环境以外,还使用户主动参与保护措施。后台管理系统实现了用户管理、角色管理以及订单管理等功能。系统是基于Spring Cloud架构开发的分布式集群系统,实现了系统高并发性、高可用性以及安全性。开发过程中,使用Vue.js框架构建前端界面,使用Spring Boot框架开发后端系统。
基于深度学习的气象数据可视化及预测系统
这是一篇关于气象可视化,深度学习,空气污染,污染物预测的论文, 主要内容为随着经济的发展,人们的生活条件越来越好,对于天气状况的重视程度也越来越高。天气状况与人们的生产生活多方面有关。人们对于天气状况日益增长的需求除了每日天气的基本情况以外,还包括各种空气污染物的污染程度。随着工业化建设的发展,空气污染已经成为当前比较严重的环境问题,严重危害到了人们的生产和生活,因此对于各种大气污染物的监测及准确预警显得尤为重要。但是随着空气监测站点数目的成倍增加,产生的数据量越来越庞大,如何科学处理数据提供预测服务并实现气象数据的信息化,变得尤为重要。本文通过构建气象数据可视化系统,将气象数据和污染物数据进行分析和可视化展示,实现了气象信息化。在满足人们对于基本空气状况和详细的污染物可视化分析的需求的基础上,方便了人们的生产生活。同时,也呼吁人们更加关注空气污染,提供保护环境的措施,让人们切身加入保护环境的活动中。通过对空气污染物的历史数据和气象数据的分析处理,结合深度学习算法对污染物PM2.5、PM10、臭氧浓度进行预测。本文使用长短时记忆神经网络LSTM分别构建污染物单变量和多变量预测模型,模型由三层LSTM层和一层Dense层组成,使用污染物的前24小时的数据预测未来12小时的污染物浓度,训练并拟合预测值和实际值,实验结果显示多变量预测模型的准确率较高。系统构建分别从用户和后台管理员的角度出发,实现了气象数据可视化系统和后台用户管理系统。通过需求分析,将气象数据可视化系统按照功能划分为天气预报、城市订阅、全国AQI可视化、PM2.5详情、PM10详情、臭氧详情、“我要种树”等模块,实现了基本的天气预报、全国AQI逐小时数据动态可视图、基于深度学习模型的污染物浓度预测数据可视化和监测站点数据可视化等功能,同时给用户提供了一种保护环境的方式,“我要种树”模块除了呼吁人们保护环境以外,还使用户主动参与保护措施。后台管理系统实现了用户管理、角色管理以及订单管理等功能。系统是基于Spring Cloud架构开发的分布式集群系统,实现了系统高并发性、高可用性以及安全性。开发过程中,使用Vue.js框架构建前端界面,使用Spring Boot框架开发后端系统。
地铁车站站台候车区污染物时空关联预测研究
这是一篇关于地铁车站,空气污染,污染物预测,集成学习,时空建模的论文, 主要内容为作为人们出行的重要方式以及城市交通的核心部分之一,由于地铁站的结构,通风设备以及人流等因素,部分车站容易产生较为严重的空气污染现象并危害人们的出行安全与身体健康。因此,准确的获取地铁站污染物浓度的信息并建立精度较好的预测模型具有重要的研究意义。目前,传统的方法主要是基于当前测量点的时间序列数据进行建模,忽略了其他测量点的数据对目标点污染物浓度变化的影响。本文结合时空建模的基本原理,设计了一种新的地铁车站站台候车区污染物时空关联预测模型。此外,为了实现研究成果的实用性,本文还搭建了污染物预测可视化平台并将所提出的模型嵌入可视化平台中。不仅实现了空气污染预测领域的理论创新,而且对提升地铁车站空气品质有重要的现实意义。论文的主要工作如下:(1)不同于传统的统计学模型,机器学习以及神经网络模型,本文提出了GAT-SRU与GAT-TCN两种网络作为主要的预测器。一方面,SRU与TCN充分的结合了CNN与RNN的优势,这有效地提高了模型的训练效果并取得更加优秀的PM2.5预测结果。另一方面,基于图结构与注意力机制的GAT算法能充分分析地铁站之间的时空相关性并充分的提取特征数据。实验结果证明GAT算法能提升预测器超过3%的预测性能。(2)本文采用了深度强化学习模型作为主要的集成决策算法来有效的结合GAT-TCN与GAT-SRU。所提出的集成学习模型进一步提升了地铁站污染物时空关联预测模型的适应性与稳定性。实验结果证明集成学习算法提升了单一预测器超过5%的综合预测精度。基于各个模型组件的特点,本文最终提出了GAT-SRU-TCN-DDPG模型。基于GAT-SRU-TCN-DDPG模型与基准模型以及领域内先进的模型的对比实验结果,证明了所提出模型具备优异的性能。(3)基于B-S模式架构,初步开发了一套地铁站污染物浓度预测与可视化系统。GAT-SRU-TCN-DDPG模型被嵌入系统之中来提高模型的实际运用价值。经过测试与实验证明了该软件能稳定的运行并满足所需要的基本功能。图72幅,表14个,参考文献151篇
基于深度学习的气象数据可视化及预测系统
这是一篇关于气象可视化,深度学习,空气污染,污染物预测的论文, 主要内容为随着经济的发展,人们的生活条件越来越好,对于天气状况的重视程度也越来越高。天气状况与人们的生产生活多方面有关。人们对于天气状况日益增长的需求除了每日天气的基本情况以外,还包括各种空气污染物的污染程度。随着工业化建设的发展,空气污染已经成为当前比较严重的环境问题,严重危害到了人们的生产和生活,因此对于各种大气污染物的监测及准确预警显得尤为重要。但是随着空气监测站点数目的成倍增加,产生的数据量越来越庞大,如何科学处理数据提供预测服务并实现气象数据的信息化,变得尤为重要。本文通过构建气象数据可视化系统,将气象数据和污染物数据进行分析和可视化展示,实现了气象信息化。在满足人们对于基本空气状况和详细的污染物可视化分析的需求的基础上,方便了人们的生产生活。同时,也呼吁人们更加关注空气污染,提供保护环境的措施,让人们切身加入保护环境的活动中。通过对空气污染物的历史数据和气象数据的分析处理,结合深度学习算法对污染物PM2.5、PM10、臭氧浓度进行预测。本文使用长短时记忆神经网络LSTM分别构建污染物单变量和多变量预测模型,模型由三层LSTM层和一层Dense层组成,使用污染物的前24小时的数据预测未来12小时的污染物浓度,训练并拟合预测值和实际值,实验结果显示多变量预测模型的准确率较高。系统构建分别从用户和后台管理员的角度出发,实现了气象数据可视化系统和后台用户管理系统。通过需求分析,将气象数据可视化系统按照功能划分为天气预报、城市订阅、全国AQI可视化、PM2.5详情、PM10详情、臭氧详情、“我要种树”等模块,实现了基本的天气预报、全国AQI逐小时数据动态可视图、基于深度学习模型的污染物浓度预测数据可视化和监测站点数据可视化等功能,同时给用户提供了一种保护环境的方式,“我要种树”模块除了呼吁人们保护环境以外,还使用户主动参与保护措施。后台管理系统实现了用户管理、角色管理以及订单管理等功能。系统是基于Spring Cloud架构开发的分布式集群系统,实现了系统高并发性、高可用性以及安全性。开发过程中,使用Vue.js框架构建前端界面,使用Spring Boot框架开发后端系统。
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