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天气预报：基于python天气分析预测系统气象数据分析机器学习爬虫多元线性回归预测算法中国天气网 Flask框架（建议收藏）✅

news 2025/10/17 11:06:53

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1、项目介绍

本文对系统将进行五大功能模块的开发，应付各种设计场景，其中有可视化功能模块、版本管理功能模块、用户管理功能模块、实时气象数据管理功能模块、爬虫管理功能模块。
为快速爬取网络上的信息，网络爬虫应运而生。通过使用网络爬虫技术,能在短时内提取有价值的信息数据。得到有价值的数据后，根据数据的形式进行整理，运用Python语言、 HTML、CSS、JavaScript、Flask 框架、Echarts等技术对爬取的天气数据进行可视化展现。将天气气象数据进行完整地分析，有利于更好地利用数据解决实际问题。

技术栈：
Python语言、Flask框架、MySQL数据库、requests爬虫、多元线性回归预测算法、中国天气网、全国气象数据、requests爬虫多元线性回归预测模型 scikit-learn机器学习LinearRegression()、定时爬虫
基于Flask机器学习的全国气象数据采集预测可视化系统

2、项目界面

（1）全国气象数据概况

在这里插入图片描述

（2）全国各城市气象数据分析

在这里插入图片描述

（3）气象数据分析

在这里插入图片描述

（4）天气预报-----天气预测（机器学习多元线性回归预测算法）

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（5）全国气象数据管理

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（6）注册登录界面

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（7）数据采集

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3、项目说明

基于Flask的机器学习全国气象数据采集预测可视化系统是一个集数据采集、处理、预测和可视化于一体的综合平台。该系统利用Python语言强大的数据处理能力和Flask框架的轻量级与灵活性，结合MySQL数据库进行数据存储和管理，旨在为用户提供准确、及时的气象预测信息。

系统首先通过requests爬虫技术，定时从全国各大气象站点抓取最新的气象数据，包括温度、湿度、风速等关键指标。这些原始数据经过清洗、整合后，被存储在MySQL数据库中，以便后续的分析和预测。

在数据预测方面，系统采用了多元线性回归预测算法，利用scikit-learn机器学习库中的LinearRegression()函数进行模型训练。通过对历史气象数据的分析，系统能够预测未来一段时间内的天气变化趋势，为用户提供科学、准确的预测结果。

Flask框架的引入，使得系统能够快速搭建Web界面，实现用户与系统的交互。用户可以通过Web界面查看实时的气象数据、历史数据走势图以及预测结果。同时，系统还提供了可视化工具，将复杂的数据以直观、易懂的方式展现出来，帮助用户更好地理解气象数据的变化规律。

此外，该系统还具备高度的可扩展性和灵活性。用户可以根据自己的需求，自定义爬虫规则、调整预测算法参数等，以满足不同场景下的气象数据采集和预测需求。

总之，基于Flask的机器学习全国气象数据采集预测可视化系统是一个功能强大、易于使用的综合平台。它利用Python语言、Flask框架、MySQL数据库、requests爬虫、多元线性回归预测算法等技术手段，实现了对全国气象数据的采集、预测和可视化展示，为用户提供了准确、及时的气象信息服务。

4、核心代码


import joblib"""
多元线性回归预测
"""
import os
import machine_learning.deal_data as deal_data# 加载模型module_path = os.path.dirname(__file__)
path = module_path + '/model.joblib'
model = joblib.load(path)# 预测数据(cityname, record_date, high, low, weather, wd, ws)
def predict(cityname, record_date, high, low, weather, wd, ws):city = citynamecityname, record_date, high, low, weather, wd, ws = deal_data.transformer_item(cityname, record_date, high, low,weather, wd, ws)next_input = [float(cityname), float(record_date), float(high), float(low), float(weather), float(wd), float(ws)]result = []for i in range(1, 11):record_date, record_str = deal_data.getNextDay(i)pred_y = model.predict([next_input])[0]next_input = [float(cityname), float(record_date)]next_input.extend(pred_y)result.append(deal_data.de_transformer_item(city, record_str, pred_y[0], pred_y[1], pred_y[2], pred_y[3], pred_y[4]))return resultif __name__ == '__main__':print(predict("闵行", "2023-10-15", 34, 28, "阴", "东南风", 2))