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1、简介
随着工业化的快速发展，全球各地的空气质量不断恶化，大气污染对人类健康的影响越来越大。我国自20世纪初以来就开始重视空气质量的改善，尤其是北方地区，每到冬季，雾霾现象尤为严重。如果出门前没有佩戴口罩，长时间暴露在雾霾中会对呼吸道造成严重影响，进而增加感染呼吸道疾病的风险。
本系统使用Python语言和MySQL数据库开发，核心算法基于时间序列分析来预测大气污染情况，提供大气污染预测、分析与管理等功能。用户无需每天查看各地区的空气质量信息，可以随时预测并预防大气污染对身体健康的危害。
关键词：时间序列；大气污染预测；Python；MySQL
2、技术栈
- Python 3.8（推荐使用此版本）
- 框架：Django
- 开发工具：PyCharm（社区版或专业版）
- 数据库：MySQL（建议使用5.7版本，8.0版本也可）
- 数据库管理：Navicat（不限版本）
3、功能需求分析
本系统分为两类用户：普通用户和管理员用户。虽然两类用户功能类似，但管理员具有额外的用户管理功能，普通用户则需先进行注册才能登录系统。以下是两类用户在本系统中的功能需求：
管理员用户：
- 个人信息管理：管理员可更新自己的密码等个人信息。
- 用户管理：管理员可以查看和管理注册用户的个人信息，如姓名、电话等。
- 预测管理：管理员可查看和管理系统内的预测数据，并可根据序号查看某一地区的污染预测详情。
普通用户：
- 首页浏览：普通用户登录后可以浏览系统的首页，查看所有功能，首页设计简洁、直观，便于操作。
- 个人信息查看：用户可查看自己的个人信息，包括ID、姓名、联系方式等。
- 大气污染预测与分析：用户可以选择地区和时间进行大气污染预测，并通过图表查看预测结果。
4、数据库设计
数据库设计在整个系统的开发过程中至关重要。在编程之前，合理的数据库设计可以避免后期反复修改和不必要的工作。以下是本系统的E-R图和数据表结构：
5、系统功能实现
5.1 首页展示
用户在输入正确的域名后即可访问本系统，但未注册的用户只能访问系统首页，查看一些公共信息。首页采用上中下结构，顶部为导航栏，中部左侧显示当前用户信息，右侧展示系统总操作数、总用户数等数据。
5.2 登录与注册
未注册的用户无法使用系统的所有功能。用户需要完成注册并通过表单验证后才能登录，登录后才能使用系统的预测和管理功能。
5.3 大气污染预测
用户登录后，点击左侧菜单中的“大气污染预测”进入该功能，选择年份、月份及城市等信息，点击“开始预测”后，系统会分析并预测未来的污染情况，结果如图所示：
5.4 预测结果管理
所有通过时间序列算法预测的大气污染数据都会保存在系统中，管理员可以在数据列表中查看包括城市、月份、预测结果及操作时间等信息，且可删除不需要的数据。
5.5 预测分析
该功能通过饼状图展示所有预测结果的占比，帮助用户快速理解不同污染数据的分布情况。
5.6 个人信息查看
用户可以点击导航栏中的个人信息，查看自己的账户详情，如ID、姓名、联系方式和最后登录时间等。
5.7 用户管理模块
管理员可以通过后台管理模块查看和管理用户信息，包括帐号、密码及其他个人信息，管理员还可以设置用户权限，删除违规用户。
参考文献
- 冯其明. 基于时间序列分析法的体育成绩预测. 微型电脑应用, 2022, 38(12): 35-37+48.
- 李许峰, 成高立, 罗雅琼, 史小丽. 基于时间序列分析的高速公路小修工程量预测. 交通科技, 2022(06): 16-19+35.
- 李蛟, 孟志强. 基于时间序列算法的高校图书馆借阅数据预测及分析. 情报科学, 2022, 40(11): 133-138+147. DOI: 10.13833/j.issn.1007-7634.2022.11.018.
- 付泽坤. 基于时间序列分析的城市轨道交通客运量预测——以西安市为例. 2022世界交通运输大会(WTC2022)论文集（轨道交通与水上运输篇）. DOI: 10.26914/c.cnkihy.2022.019189.
- 高菲, 吴屏, 胡秋琦. 基于时间序列分析的高速PCB板信号完整性检测方法. 电子设计工程, 2022, 30(16): 90-93. DOI: 10.14022/j.issn1674-6236.2022.16.019.
7 源码获取
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