摘 要城市化快速发展加剧大气污染问题空气质量变化直接影响居民健康与生态环境。传统人工监测预测效率低、误差大难以实现精准预判与及时预警。在此背景下构建城市空气质量等级预测系统可为环保管控与民生防护提供科学支撑。本文在对比国内外空气质量等级预测系统的基础上结合城市环境监测与预测的实际需求设计并实现了一套智能化空气质量等级预测系统。系统采用Java开发后台基于SpringBoot框架前端运用Vue框架实现页面渲染与交互。通过引入随机森林回归算法进行空气质量预测支持用户和管理员两种角色具备空气质量管理、预测管理等核心功能能够为城市环境监测与治理提供有效技术支撑。城市空气质量等级预测系统开发完成后已开展全面功能测试。各项功能运行稳定且均达到设计预期。该系统能够精准预测空气质量等级为城市环境监测与环保管理提供可靠的数据支撑。关键词城市空气质量随机森林回归SpringBootVueAbstractThe rapid development of urbanization aggravates the problem of air pollution, and the change of air quality directly affects the health of residents and the ecological environment. The traditional manual monitoring and prediction is inefficient and has large error, so it is difficult to achieve accurate prediction and timely warning. In this context, the construction of urban air quality grade prediction system can provide scientific support for environmental protection control and livelihood protection.Based on the comparison of air quality grade prediction systems at home and abroad, combined with the actual needs of urban environmental monitoring and prediction, this paper designs and implements an intelligent air quality grade prediction system. The system is developed in Java, the background is based on springboot framework, and the front end uses Vue framework to realize page rendering and interaction. Through the introduction of random forest regression algorithm for air quality prediction, it supports two roles of users and administrators. It has the core functions of air quality management and prediction management, and can provide effective technical support for urban environmental monitoring and governance.After the development of urban air quality grade prediction system, a comprehensive functional test has been carried out. All functions operate stably and meet the design expectations. The system can accurately predict the air quality level and provide reliable data support for urban environmental monitoring and environmental protection management.Key words: City; Air Quality; Random Forest Regression; SpringBoot;Vue1 绪论1.1选题背景随着城市化进程加快与工业产业持续发展大气污染问题日益凸显严重影响城市生态环境与居民身体健康。空气质量精准监测与等级预判已成为环保治理的重要工作。传统人工监测方式数据处理效率低、预测精度有限难以适应复杂多变的空气污染状况。现有相关预测平台智能化程度不足数据分析模型较为单一无法满足精细化环境管理需求。因此结合智能算法开发专业高效的城市空气质量等级预测系统能够有效弥补现有技术短板为城市环保管控与公共健康防护提供科学支撑。1.2选题意义本课题研究的空气质量预测系统在便民服务、管理办公与社会环保层面均具备重要应用价值。对于普通用户系统可实时展示空气质量并预测等级帮助居民合理规划出行规避空气污染带来的健康隐患。对于管理人员系统依托算法智能分析数据直观呈现污染变化趋势简化监管流程提升环境治理决策效率。从社会层面来看系统能够完善城市大气监测体系助力生态环境保护工作推进推动城市环保管理智能化发展营造绿色健康的公共生活环境。1.3国内外研究现状1.3.1 国外研究现状国外对空气质量预测系统的研究起步早技术体系成熟且应用场景广泛。美国环保署研发的 CMAQ 模型已全面投入全国空气质量预报业务可精准模拟各类污染物扩散规律。谷歌团队采用 STG2Seq 模型优化洛杉矶空气质量预测大幅提升短时预报精度麻省理工学院依托 PhyFormer 模型实现纽约 PM2.5 浓度的精准研判。欧洲多国结合气象耦合模型完善城市监测体系非洲部署 AirQo 低成本智能系统覆盖多座城市。同时国外普遍融合随机森林等机器学习算法优化预测逻辑推动空气质量预测向智能化、精细化与低成本化方向持续发展。1.3.2 国内研究现状国内空气质量预测研究起步较晚但发展迅速已形成数值模型与智能算法融合的成熟体系并广泛落地应用。我国自主研发 NAQPMS、EPICC-Model 等国产预测模型已在全国多地环保部门投入业务运行。气象部门推出AI-GAMFS大模型在十余省份实现沙尘与空气质量精准预警南京建成智能预报系统AQI 短期预报准确率达 94.4%。深圳上线 AI 预报平台“阿蓝”融合多算法保障重大活动空气管控高校也普遍运用随机森林、LSTM算法优化区域预测模型。整体来看国内正朝着智能化、国产化与精细化方向持续推进。1.4主要研究内容本课题以随机森林算法为核心研究并实现城市空气质量等级预测系统。根据实际需求系统采用Java结合SpringBoot框架开发后端业务逻辑通过Vue框架完成前端界面渲染与交互。利用随机森林回归算法构建预测模型实现空气质量等级的精准预测。系统设置用户与管理员两种角色具备空气质量管理、空气质量分析管理等核心功能可满足环境监测、数据查询与管理运维的实际应用需求。1.5论文组织结构本篇论文总共为七章内容每章的具体内容结构安排如下第一章绪论。介绍城市空气质量等级预测系统的研究相关背景等内容并进行具体分析说明。第二章相关技术介绍。在本章节主要简要描述城市空气质量等级预测系统功能模块实现涉及的一些技术。第三章系统分析。本章中主要描述城市空气质量等级预测系统的需求分析、可行性分析等内容并进行分析。第四章系统设计。本章节主要从城市空气质量等级预测系统的系统功能模块设计等内容进行描述。第五章系统实现。详细描述了城市空气质量等级预测系统的功能模块实现环境以及主要功能模块的具体实现。第六章系统测试。该章节简要描述了城市空气质量等级预测系统的系统测试目的以及主要功能模块的测试等内容来进行具体的描述。第七章总结与展望。主要是对本篇论文的撰写过程进行梳理以及总结等内容。2 相关技术介绍2.1SpringBoot框架SpringBoot框架是基于Java的开源轻量级框架核心是简化Spring应用搭建与开发流程通过自动配置、内嵌服务器等特性无需复杂配置即可快速构建稳定的后端应用。在城市空气质量等级预测系统中SpringBoot框架作为后端核心框架负责处理前端请求、封装业务逻辑、调用随机森林预测算法及管理数据库为系统核心功能提供可靠支撑保障系统高效稳定运行。2.2Vue框架Vue是基于JavaScript的开源前端渐进式框架核心特点是简洁易用、组件化开发和双向数据绑定能快速构建交互流畅的前端界面大幅降低开发难度。在城市空气质量等级预测系统中Vue作为前端核心框架负责页面布局渲染、交互效果实现呈现空气质量数据与预测结果为用户查询、管理员操作提供直观界面保障系统前端交互流畅稳定。2.3DeepSeekAIDeepSeekAI是由深度求索研发的国产推理型大模型核心具备强大的深度逻辑推理与多源数据处理能力开源且适配多场景能高效处理复杂分析任务。在城市空气质量等级预测系统中它负责对海量空气质量监测数据、气象数据进行智能分析挖掘数据关联规律辅助优化预测模型为空气质量等级预判、污染成因分析提供精准支撑助力系统实现更高效的环境监测与预警。2.4随机森林回归算法随机森林回归算法是一种集成学习算法通过构建多棵决策树并融合其预测结果具备抗过拟合、泛化能力强、处理高维数据高效的优势。在城市空气质量等级预测系统中该算法作为核心预测工具对历史空气质量、气象等多维度数据进行训练学习挖掘数据内在关联实现对未来空气质量等级的精准预测为系统提供可靠的预测支撑满足用户与管理员的预测查询需求。2.5MySQL数据库MySQL数据库是一款开源的关系型数据库管理系统具有轻量高效、易部署、兼容性强的特点能高效存储、管理结构化数据广泛应用于各类系统开发中。在城市空气质量等级预测系统中MySQL数据库负责存储用户信息、空气质量监测数据及预测结果实现数据的持久化管理为系统数据查询、分析及后续调用提供稳定支撑保障系统高效有序运行。3 系统分析3.1 可行性分析可行性分析是对城市空气质量等级预测系统功能模块开发设计之前针对本课题系统开发所涉及到的经济、技术、操作等角度来进行全面的分析。通过这种可行性分析可以提前了解系统在开发过程中可能会遇到的一些问题避免后续在系统设计的过程中做了无用功。3.1.1 技术可行性城市空气质量等级预测系统开发过程中功能模块实现所涉及的计算机技术主要包括SpringBoot框架、Vue框架、随机森林回归算法及MySQL数据库等。目前这些核心技术均有开源源代码可参考且本人在大学期间已对相关技术进行了系统学习与实践熟练掌握其应用方法能够准确运用这些技术完成系统各功能模块的设计、开发与调试工作保障系统顺利落地。3.1.2 经济可行性本城市空气质量等级预测系统的经济可行性主要围绕系统开发所需的经济支出进行分析。系统开发过程中所需的笔记本电脑、移动手机等基础设备本人已具备无需额外购置。同时系统开发涉及的Java相关技术、SpringBoot框架、Vue框架等核心技术均为开源性质可直接获取使用无需产生任何技术授权费用。综上整个系统开发的经济投入成本较低具备较高的经济可行性。3.1.3 操作可行性城市空气质量等级预测系统在设计初期便充分考虑了用户的操作体验需求。通过科学的界面与逻辑设计确保系统界面友好简洁用户在使用各功能模块时能够便捷、快速地完成操作获得良好的使用体验。同时系统操作逻辑简单易懂采用大众化按钮设计各类用户群体使用时无需花费过多时间学习可直接上手操作高效完成数据查询、信息查看等相关操作。3.2 需求分析2025年国内主要城市空气质量预测主要依托NAQPMS等国产数值模型结合气象数据、污染物排放数据及卫星遥感数据通过SARIMA模型、机器学习算法等构建预测模型分析污染物扩散规律以预判等级。目前预测存在研发资源分散、区域复合污染预报准确率不足、多污染物协同预测精度不够等问题。用户对城市空气质量等级预测系统需求明确希望系统能提供精准、实时的预测结果具备简洁易懂的操作界面支持多终端适配实现空气质量数据可视化、历史数据回溯及分级预警推送同时满足管理员数据管理、模型优化及污染溯源的需求助力高效开展环境管控与健康防护。3.3 功能性需求基于随机森林的城市空气质量等级预测系统由前台用户端和后台管理员端两部分组成。前台用户端可让用户查看实时空气质量数据、查询预测结果等相关操作后台管理员作为系统最高权限角色可对系统内的用户信息、空气质量监测数据及预测模型等进行全面维护与管理保障系统稳定运行。针对城市空气质量等级预测系统其后台管理员端模块的用例图具体展示于图3-1而前台用户端模块对应的用例图则清晰呈现于图3-2直观呈现了系统不同角色对应的功能用例。图3-1 管理员用例图图3-2 用户用例图3.4 非功能性需求3.4.1 可靠性需求城市空气质量等级预测系统的可靠性需求主要包括三方面一是数据可靠需保障空气质量监测数据、预测结果的准确性与完整性避免数据丢失或误差过大二是运行可靠系统需长期稳定运行无频繁卡顿、崩溃现象满足用户随时查询需求三是权限可靠严格区分用户与管理员权限防止数据泄露、误操作确保系统数据与功能操作的安全性为系统稳定运行提供保障。3.4.2 稳定性需求城市空气质量等级预测系统的稳定性需求主要包括三方面一是运行稳定需保障系统长期无卡顿、无崩溃可全天候正常响应满足用户随时查询和管理员操作需求二是数据稳定确保监测数据实时更新、不丢失预测结果输出连贯无异常波动三是环境适配稳定能适应不同运行环境抵御常见系统故障同时保障数据传输与存储安全确保系统持续、稳定地发挥预测与管理功能满足实际应用需求。3.4.3 安全性需求城市空气质量等级预测系统的安全性需求主要包括三方面一是数据安全保障空气质量监测数据、用户信息不泄露、不篡改做好数据加密与备份二是权限安全严格区分用户与管理员权限防止越权操作三是系统安全抵御恶意攻击、非法访问保障系统正常运行同时防范数据泄露风险确保用户隐私与系统核心功能安全稳定。4 系统设计4.1 系统架构设计城市空气质量等级预测系统架构设计包含访问层、展示层、数据层等核心部分访问层保障用户便捷访问系统接收各类操作请求展示层采用Vue框架搭建呈现空气质量数据及预测结果界面简洁直观数据层依托MySQL数据库实现监测数据、预测结果的持久化存储各层协同配合结合算法模块确保系统高效、稳定运行满足用户查询与管理需求。系统架构图如图4-1所示。图4-1 系统架构图4.2 系统总体功能设计城市空气质量等级预测系统根据用户实际使用需求将系统用户角色划分为两大类分别是前台普通用户和后台管理员。前台普通用户可查看实时空气质量数据、查询未来空气质量等级预测结果同时能浏览历史监测数据等相关操作。后台管理员作为系统最高权限角色可查看系统所有功能模块的数据信息能对用户账号信息、空气质量监测数据等进行修改、维护等操作。系统将实现用户管理、空气质量数据管理、预测结果管理等功能模块系统的总体功能模块图如图4-2所示。图4-2 系统总体功能模块图4.3 数据库设计数据库设计是城市空气质量等级预测系统开发的基础主要用于存储系统所需的各类功能数据包括空气质量监测数据、预测结果及用户信息等。数据库各实体间的关系直接影响用户操作数据的效率合理的数据库设计是保障用户后续顺畅操作系统、确保系统稳定运行的关键。4.3.1 数据库概念结构设计系统数据库的概念结构设计通常借助实体属性图进行可视化展示。城市空气质量等级预测系统业务数据类型丰富、关联关系较为复杂因此本次概念结构设计仅围绕系统核心实体展开梳理与分析。下文将详细阐述本系统数据库概念结构设计的具体内容与设计思路。1系统中的用户信息实体包含多项基础属性其完整结构与字段特征已通过可视化图表呈现该实体的详细属性展示内容可参考查看图4-3。图4-3 用户信息实体属性图2空气质量数据作为系统核心实体包含污染物浓度、监测时间、城市点位等多项关键属性。该实体的完整字段结构与属性关联关系可直观查阅图4-4进行详细了解。图4-4 空气质量实体属性图3空气质量预测是系统核心业务实体涵盖预测时间、污染指标、等级结果等关键字段。该实体完整的属性结构与详细设计内容可参照图4-5进行直观查阅与分析。图4-5 空气质量预测实体属性图4健康建议为系统配套核心实体包含空气质量等级、适用人群、防护提示等关键属性。该实体完整的字段结构与属性详情可通过查阅图4-6直观查看与了解设计内容。图4-6 健康建议实体属性图5空气质量分析是系统核心业务实体涵盖污染指标、变化趋势与研判结论等关键属性。该实体完整字段结构与详细设计内容可对照图4-7清晰查阅参考。图4-7空气质量分析实体属性图6管理员作为系统管理核心实体涵盖账号、密码、角色等关键基础属性。该实体完整的属性结构与详细设计规范可对照图4-8进行直观查阅与参考分析。图4-8管理员实体属性图4.3.2 数据库逻辑结构设计在城市空气质量等级预测系统的数据库表结构设计中各类业务数据的关联关系依靠数据表建立维护。系统整体表结构规范依托字段设计进行完整呈现结合空气质量监测、预测管理等业务需求下文将逐一展示并介绍本系统核心数据表的详细结构内容。1在城市空气质量等级预测系统中用户信息表用于存储全体注册用户的基础资料与账号权限数据该数据表的详细字段结构、数据类型及约束设计可具体参考表4-1进行查看。表4-1 用户信息表序号 列名 数据类型 长度 主键 说明1 id bigint 20 是 主键2 addtime timestamp 否 创建时间3 yonghuzhanghao varchar 16 否 用户账号4 mima varchar 30 否 密码5 yonghuxingming varchar 16 否 用户姓名6 touxiang longtext 否 头像7 xingbie varchar 30 否 性别8 lianxifangshi varchar 30 否 联系方式9 email varchar 30 否 邮箱10 status int 11 否 状态2空气质量数据表存储各类监测指标与环境参数支撑系统数据查询与预测运算。该数据表完整字段结构、数据类型及约束规范可详细查阅表4-2进行参考。表4-2 空气质量表序号 列名 数据类型 长度 主键 说明1 id bigint 20 是 主键2 addtime timestamp 否 创建时间3 jiancezhandian varchar 30 否 监测站点4 monitoringdate date 否 监测日期5 monitoringcities varchar 30 否 监测城市6 p double 否 PM2.5浓度μg/m³7 pm double 否 PM10浓度μg/m³8 so double 否 SO₂浓度μg/m³9 no double 否 NO₂浓度μg/m³10 co double 否 CO浓度mg/m³11 o double 否 O₃-8h浓度μg/m³12 wendu int 11 否 温度℃13 relativehumidity int 11 否 相对湿度%14 fengsu int 11 否 风速m/s15 fengxiang varchar 30 否 风向16 qiya int 11 否 气压hPa17 jiangshuiliang int 11 否 降水量mm18 airqualitylevellabel varchar 30 否 空气质量等级标签19 trafficflowvehicleshour int 11 否 交通流量辆/小时20 gongyepaifangqiangdu varchar 30 否 工业排放强度21 vegetationcoveragerate int 11 否 植被覆盖率%22 renkoumidu int 11 否 人口密度人/平方公里23 clicknum int 11 否 点击次数24 storeupnum int 11 否 收藏数3空气质量预测表用于存储系统生成的各项预测数据与等级评定结果支撑核心业务功能运转。该数据表完整字段、数据类型及约束设计等详细结构内容均可参照表4-3进行查阅了解。表4-3 空气质量序号 列名 数据类型 长度 主键 说明1 id bigint 20 是 主键2 addtime timestamp 否 创建时间3 monitoringcities varchar 30 否 监测城市4 monitoringdate date 否 监测日期5 relativehumidity int 11 否 相对湿度6 trafficflowvehicleshour int 11 否 交通流量辆/小时7 vegetationcoveragerate int 11 否 植被覆盖率%8 airqualitylevellabel varchar 30 否 空气质量等级标签4健康建议表用于存储不同空气质量等级对应的防护提示与健康指导内容为用户提供参考依据。该数据表完整字段结构、数据类型与约束规范等详细设计详情可查阅表4-4进行完整了解。表4-4 健康建议表序号 列名 数据类型 长度 主键 说明1 id bigint 20 是 主键2 addtime timestamp 否 创建时间3 zhishibiaoti varchar 32 否 知识标题4 fengmian longtext 否 封面5 dengji varchar 16 否 等级6 fabushijian date 否 发布时间7 zhishiwendang longtext 否 知识文档8 zhishishipin longtext 否 知识视频9 zhishijianjie longtext 否 知识简介10 zhishixiangqing longtext 否 知识详情11 thumbsupnum int 11 否 赞12 crazilynum int 11 否 踩13 clicknum int 11 否 点击次数14 discussnum int 11 否 评论数15 storeupnum int 11 否 收藏数5空气质量分析表用于存储城市空气质量数据的趋势统计与综合研判内容支撑系统分析展示功能。该数据表完整字段结构、数据类型及约束规则等详细设计详情可参照表4-5查阅了解。表4-5 空气质量分析序号 列名 数据类型 长度 主键 说明1 id bigint 20 是 主键2 addtime timestamp 否 创建时间3 p double 否 PM2.5浓度μg/m³4 pm double 否 PM10浓度μg/m³5 so double 否 SO₂浓度μg/m³6 no double 否 NO₂浓度μg/m³7 co double 否 CO浓度mg/m³8 o double 否 O₃-8h浓度μg/m³9 relativehumidity int 11 否 相对湿度%10 airqualitylevellabel varchar 30 否 空气质量等级标签11 trafficflowvehicleshour int 11 否 交通流量辆/小时12 vegetationcoveragerate int 11 否 植被覆盖率%13 zhiliangfenxi longtext 否 质量分析6管理员数据表用于存放系统管理人员的账号资料与权限配置信息保障后台管理操作安全规范。该表完整字段结构、数据类型及约束规则等详细设计内容可对照查阅表4-6进行了解。表4-6管理员表序号 列名 数据类型 长度 主键 说明1 id bigint 20 是 主键2 addtime timestamp 否 创建时间3 username varchar 30 否 用户名4 password varchar 30 否 密码5 role varchar 30 否 角色6 image longtext 否 头像4.3.3 系统数据流图城市空气质量等级预测系统先通过接口采集监测站污染物数据与气象参数完成清洗去噪后存入MySQL数据库。后端读取历史数据输入随机森林模型运算预测等级前端接收用户查询请求调用接口获取结果最后将空气质量数据、预测等级与趋势图表可视化展示形成完整闭环数据流。系统数据流图如图4-9所示。图4-9 系统数据流图4.4 业务流程设计用户进入城市空气质量等级预测系统后可注册登录查询城市实时空气监测数据与历史记录系统调取数据并通过算法运算生成等级预测及配套健康建议展示。管理员登录后台审核维护监测数据、管理用户信息与系统内容保障数据准确。全流程实现查询浏览、预测分析与后台管理一体化业务运转。系统业务流程图如图4-10所示。图4-10 系统业务流程图4.5 数据可视化设计4.5.1 数据采集与整合功能设计系统的数据采集与整合模块为核心基础功能可自动收录各城市监测站点的PM2.5、空气质量指数等实时环境数据。同时统一归集历史监测记录与地理植被相关辅助数据对冗余、异常数据进行清洗校验与标准化处理。整合完成后统一存入数据库分类管理为后台预测算法运算、数据分析可视化及健康建议匹配提供完整规范数据源保障系统各项业务稳定运行。4.5.2 数据预处理功能设计在城市空气质量等级预测系统中数据预处理是模型运算的基础核心功能。系统首先对采集的PM2.5、AQI、温湿度等原始监测数据进行清洗剔除缺失值与异常噪声数据再通过标准化、归一化统一数据格式规范维度。同时完成特征筛选与关联字段整合优化数据集结构修正错误冗余信息。预处理后的数据结构规整、质量达标为后续预测算法建模分析与等级研判提供可靠规范的数据支撑保障。4.5.3 数据分析及可视化设计城市空气质量等级预测系统搭载完善的数据分析与可视化设计模块。系统对预处理后的监测数据开展趋势研判、指标对比与等级规律分析挖掘空气质量变化特征。同时整合各类统计结果借助图表可视化形式直观展示AQI数值、污染物分布及城市对比数据。前端通过多样化视图呈现分析内容方便普通用户查阅参考也便于管理员统筹管理为环境研判与决策提供清晰直观的数据支撑。5 系统实现5.1 管理员端主要功能实现5.1.1 看板功能实现管理员登录后前端发起看板数据请求后端接收并解析请求向数据库查询统计与监测相关数据数据库完成检索后将结果返回后端后端整理封装业务数据再回传给前端前端渲染可视化看板页面完成展示该完整交互时序可参考图5-1查看。图5-1 看板功能时序图管理员登录系统后台看板页面后可直观查看监测站点分布、空气质量统计总量及植被覆盖率等核心数据。系统通过可视化图表对各类关键指标进行集中展示让管理人员快速掌握整体环境数据概况便于开展数据分析与管理决策工作。该看板功能的实际界面展示效果可详细参考图5-2进行查看。图5-2 看板功能效果图5.1.2用户管理功能实现管理员在前端发起用户管理相关操作请求前端将指令传输至后端接口后端接收请求后校验权限并访问数据库调取或修改用户数据数据库执行操作并返回结果后端整理数据反馈至前端完成页面渲染交互整套时序流程可参考图5-3查看。图5-3 用户管理时序图在用户管理模块中管理员可自主录入账号、姓名与密码等基础信息同时支持对已有用户资料进行编辑修改和删除管理操作。系统采用MD5加密算法对用户登录密码进行安全加密处理有效保护核心账号隐私数据从技术层面规避信息泄露风险全方位保障平台用户账户的使用安全与数据保密性。用户管理效果图如图5-4所示。图5-4 用户管理功能效果图5.1.3空气质量管理功能实现管理员在前端发起空气质量管理操作请求并传输至后端接口后端验证权限后向数据库调取空气质量相关数据数据库完成查询与数据操作并反馈结果后端整理封装数据回传前端前端渲染页面完成交互展示完整时序流程详见图5-5。图5-5 空气质量管理时序图管理员进入后台空气质量管理界面后可点击导入按钮批量上传已采集的空气质量数据集快速完成系统数据入库操作。同时管理人员能够在线对原始监测数据开展清洗校验处理并一键执行数据生成相关操作优化整体数据质量。该管理模块的完整界面操作展示效果可结合图5-6进行直观查看与参考。图5-6 空气质量管理功能效果图5.1.4空气质量预测管理功能实现管理员在前端发起空气质量预测管理操作请求并传递至后端后端校验权限后从数据库调取预处理数据集随后调用预测算法完成运算将结果回存数据库并整理封装数据再反馈至前端完成页面渲染展示完整交互时序可参照图5-7查看。图5-7 空气质量预测管理时序图管理员通过新增页面可以实现新增监测城市、监测日期、相对湿度、植被覆盖率点击提交然后在页面点击预测按钮完成城市空气质量的等级预测。该功能主要是通过随机森林回归算法进行预测完成的。空气质量预测管理效果图如图5-8所示。图5-8 空气质量预测管理时序图5.1.5健康建议管理功能实现管理员在前端发起健康建议管理操作请求并提交至后端接口后端验证权限后向数据库调取各类空气质量配套建议数据完成数据增删改查操作后数据库返回执行结果后端封装处理信息回传前端渲染页面完整交互时序可查阅图5-9。图5-9 健康建议管理时序图管理员可进入后台健康建议管理模块自主添加健康知识标题与配套科普文档等相关内容完善不同空气质量对应的防护指导信息。同时支持对已录入的历史建议数据进行编辑修改与删除管理操作灵活维护平台健康知识库内容。该管理功能的界面实际展示效果可查阅图5-10进行直观参考。图5-10 健康建议管理时序图5.1.6空气质量分析管理功能实现管理员在前端发起空气质量分析管理操作请求并传递至后端后端校验权限后向数据库调取监测与历史数据数据库检索并返回相关信息后端完成统计分析处理后封装结果回传前端渲染展示页面完整交互时序详见图5-11。图5-11空气质量分析管理时序图管理员进入空气质量分析管理模块后可录入PM2.5浓度、交通流量等环境影响相关监测数据。系统核心依托DeepSeek智能模型对多维数据开展深度AI分析运算挖掘空气质量变化规律与关联特征为研判工作提供智能支撑。该功能完整操作界面与运行效果可结合图5-12进行查阅参考。图5-12 空气质量分析管理效果图5.2 用户端主要功能实现5.2.1 空气质量功能实现用户在前端发起空气质量查询操作并发送请求至后端接口后端校验请求合法性后访问数据库调取监测与预测数据数据库检索完毕返回原始信息后端整合处理数据后回传前端前端渲染页面完成展示完整交互时序详见图5-13。图5-13空气质量时序图普通用户进入系统前端页面后可浏览全网各城市的空气质量汇总数据直观查看整体环境概况。同时支持通过城市名称进行精准检索快速定位目标区域并查看污染物指标、空气质量等级等详细信息满足个性化查询需求。该前端展示界面的实际呈现效果可参考图5-14进行查看。图5-14 空气质量管理效果图5.2.2 空气质量预测功能实现用户在前端发起空气质量预测查询请求并传输至后端后端验证请求合规性后读取数据库历史监测数据调用预测模型完成运算处理再将预测结果封装返回前端页面渲染展示内容完整交互时序详见图5-15。图5-15空气质量预测时序图普通用户访问系统前端界面可自主浏览管理员后台录入并维护的各城市空气质量预测相关内容。用户能够随时查阅不同地区空气质量的智能预测数据与分析结果清晰了解未来空气质量变化趋势为日常出行与健康防护提供参考依据。该前端预测展示页面的实际呈现效果可参照图5-16进行查看。图5-16空气质量预测效果图5.2.3健康建议功能实现用户在前端发起健康建议查阅请求并提交至后端后端校验请求权限后访问数据库查询相关数据数据库检索完成并返回信息后端整合处理内容后回传前端页面渲染展示结果完整交互时序详见图5-17。图5-17健康建议时序图用户登录系统前端界面后可浏览管理员后台统一发布维护的全部健康科普建议内容。用户能够点击查看不同空气质量等级对应的防护详情介绍深入阅读健康指导相关知识。同时系统支持在线下载配套科普文档方便用户随时保存查阅。该前端健康建议展示页面的完整界面效果可参考图5-18直观查看。图5-18健康建议效果图5.2.4空气质量分析功能实现用户在前端发起空气质量分析查看请求并发送至后端后端校验请求合规性后访问数据库调取分析数据数据库查询并返回相关信息后端整合处理统计结果后封装回传前端页面渲染展示内容完整时序流程详见图5-19。图5-19空气质量分析时序图用户在系统前台可查看经过分析后的空气质量数据相关监测数据由管理员在后台借助AI技术完成深度分析处理有效提升了数据结论的科学性与准确性。用户能够直观获取可靠的分析结果清晰掌握空气质量状况与变化趋势该功能界面的展示效果可参照图5-20进行查看。图5-20空气质量分析效果图6 系统测试6.1 测试目的本系统开展测试旨在验证城市空气质量等级预测功能的完整性与稳定性确保前端界面交互流畅、后端逻辑处理准确、数据库读写安全可靠。通过测试检验随机森林回归等算法的预测精度验证数据导入、清洗、分析及可视化展示等模块运行正常同时检查用户端与管理员端各项操作符合需求设计。此外排查系统潜在缺陷保障多用户并发访问稳定提升整体可靠性与实用性为系统正式上线运行提供可靠保障。6.2测试方法本系统主要采用黑盒测试方法围绕功能需求展开验证对空气质量数据管理、预测分析、健康建议等模块逐项进行操作测试同时结合界面测试检查页面展示与交互效果通过数据测试验证数据库存储与读取准确性。在系统运行阶段采用稳定性测试模拟多用户并发访问场景并辅以简单的兼容性测试确保在不同环境下均可正常使用全面保障系统功能与性能达标。6.3系统功能测试经过前面对测试方法的了解本系统的功能测试将用到黑盒测试法。由于本系统功能实现的比较多且多半功能模块的实现原理类似因此本章节将对城市空气质量等级预测系统主要的功能进行测试用例说明。6.3.1用户管理功能测试在用户管理模块的功能测试中重点验证管理员可正常完成用户账号、姓名及密码等信息的新增录入操作同时能够对现有用户信息进行编辑修改与删除处理。测试还校验系统是否通过MD5加密算法对用户密码进行加密存储确保密码传输与保存安全防止用户信息泄露。通过逐项功能验证保障模块操作流程规范、数据处理可靠用户管理测试用例如表6-1所示。表6-1 用户管理测试用例表编号 测试功能 操作 预期结果 实际结果1 用户信息的新增 管理员新增一条001的用户账号信息使用新增的用户账号在前台进行登录 使用新增的001的用户账号信息可以正常进行登录能够使用对应的功能模块 与预期结果一致可以正常使用新增的用户账号信息2 用户信息的修改 管理员将001的密码由123456改成12345使用原先的账号密码信息在前台进行登录 使用修改之前的密码进行登录页面显示登录失败页面提示“账号或密码错误” 与预期结果一致使用修改之前的密码会导致账号无法进行登录6.3.2空气质量管理功能测试对空气质量管理模块开展功能测试验证管理员可在后台通过文件导入实现空气质量数据批量上传与入库能对监测数据进行清洗校验并执行数据生成操作。同时测试用户端能否正常展示各城市空气质量数据以及按城市名称检索、查看详细污染物与等级信息。各项操作流程正常、数据显示准确测试用例如表6-2所示。表6-2 空气质量管理测试用例表编号 测试功能 操作 预期结果 实际结果1 空气质量的新增 管理员新增一条上海工业园的空气质量信息用户在前台进行查看 用户在前台可以查看到管理员新增的上海工业园的空气质量信息 与预期结果一致可以正常查看到管理员新增的上海工业园的空气信息2 空气质量的删除 管理员将刚刚新增的空气质量的数据信息进行删除用户在前台进行查看 用户在前台无法查看到管理员刚刚新增的空气质量信息 与预期结果一致用户无法查看到刚刚管理员新增的空气质量的信息3 空气质量的数据清洗 管理员选中页面的所有数据点击数据清洗按钮然后等待数据清洗完成 页面提示数据清洗完成 与预期结果一致数据清洗完成6.3.3健康建议管理功能测试针对健康建议管理模块进行功能测试验证管理员在后台可正常新增健康知识标题与科普文档可对已有建议信息进行编辑和删除实现知识库维护。同时测试前端用户能否正常浏览、查看健康建议详情并验证文档下载功能是否可用。测试确保前后端交互顺畅、数据展示完整、操作响应正常相关测试用例如表6-3所示。表6-3 健康建议管理测试用例表编号 测试功能 操作 预期结果 实际结果1 健康建议的新增 管理员新增一条沙尘暴的健康建议用户在前台进行查看 用户在前台可以查看到管理员新增的沙尘暴的健康建议信息 与预期结果一致可以正常查看到管理员新增的健康建议信息2 健康建议的修改 管理员将沙尘暴的知识标题进行修改用户在前台进行查看 用户在前台查看到健康建议的知识标题发生了变化 与预期结果一致用户在前台查看到知识标题发生了变化6.3.4空气质量分析管理功能测试对空气质量分析管理模块进行功能测试验证管理员在后台可正常录入PM2.5浓度、交通流量等监测数据并通过DeepSeek智能模型完成AI分析。同时测试前端用户能否正常查看经AI处理后的分析结果确保数据展示准确、规律呈现清晰。测试覆盖数据录入、AI分析、结果展示等全流程保证模块功能稳定可用测试用例如表6-4所示。表6-4空气质量分析管理测试用例表编号 测试功能 操作 预期结果 实际结果1 空气质量分析的新增 管理员新增一条空气质量分析的数据信息用户在前台进行查看 用户在前台可以查看到管理员新增的空气质量分析的相关数据信息 与预期结果一致可以正常查看到管理员新增的空气质量分析的数据信息2 空气质量分析的AI数据分析 管理员将刚刚新增的空气质量数据分析点击AI数据分析之后等待一会之后 管理员等待一会儿之后可以查看到AI分析的结果 与预期结果一致AI分析的数据结果可以正常进行使用6.4测试总结本次对城市空气质量等级预测系统进行全面测试覆盖用户管理、空气质量管理、健康建议、空气质量分析等核心功能模块。测试结果表明系统各项功能均可正常实现数据录入、AI分析、预测计算及信息展示运行稳定MD5加密、数据导入导出等关键逻辑无误前后端交互流畅。测试中发现的界面显示与 minor 逻辑问题均已优化修正系统整体性能、安全性与兼容性满足设计要求具备正式上线运行条件。7 总结与展望7.1 总结本次是我首次独立完成一套前后端分离的城市空气质量等级预测系统开发在设计与实现过程中遇到了不少技术难题比如数据接口对接、预测算法整合、前后端交互调试等。通过查阅空气质量监测相关资料、技术文档与开源案例逐一解决了开发中的各类问题。在完成毕业设计的过程中我不仅巩固了编程知识还提升了系统设计、问题排查与项目整合能力对完整软件开发流程有了更深入的理解。针对当前城市空气质量数据分散、预测不够直观等问题本文开展需求分析、数据库设计与功能模块搭建。系统采用SpringBoot与Vue框架实现前后端分离开发按角色分为普通用户与管理员两类。用户可在前端查看实时空气质量、查询等级预测结果、获取健康防护建议管理员在后台负责数据管理、AI分析、用户信息维护及系统管理等工作确保数据准确、功能完善为公众出行与环境监管提供可靠支撑。7.2 展望未来可针对城市空气质量等级预测系统开展进一步优化与深化研究继续完善数据采集维度引入气象、工业排放、交通流量、地理环境等更多关联数据提升预测模型的输入丰富度。同时优化DeepSeek与随机森林等算法组合提高预测精度与响应速度实现更长时间尺度的精准预测。还可构建多区域联动分析机制为区域性空气质量治理提供更科学的数据支撑为后续科研与实际应用打下基础。在功能拓展方面系统可增加空气质量预警推送、个性化健康提醒、历史数据对比分析等模块进一步提升用户体验。同时适配移动端小程序与微信公众号实现多平台访问方便公众随时查询。未来还可接入物联网监测设备实现数据自动实时上传并加入数据可视化大屏为管理部门提供直观决策支持。通过持续迭代升级让系统更具实用性与扩展性更好地服务于城市环境管理与居民健康防护。参考文献[1]Su X ,Xin Y ,Yu Y , et al. Research on Urban Air Quality Prediction System Based on Improved Random Forest Modelling[J].Ecological Chemistry and Engineering S,2025,32(2):213-235.[2]张茗斐.基于地理加权随机森林的长三角地区PM2.5浓度空间插值估算[D].桂林理工大学,2025.[3]李佩泽.基于IPSO-LSTM模型的空气质量预测研究[D].山东财经大学,2025.[4]朱效锋,张倩,朱小平. 基于机器学习的城市空气质量预测模型分析[J].现代信息科技,2025,9(10):17-22.[5]李天辉,董驰,师文通,等. 基于小样本随机森林模型的低气压下室内设备空气放电故障识别方法研究[J/OL].高压电器,1-9[2026-04-02].https://link.cnki.net/urlid/61.1127.TM.20250509.1715.002.[6]彭聪.基于随机森林-贝叶斯优化的矿井复杂风网火灾诊断研究[D].中国矿业大学,2025.[7]王浩铮.基于机器学习的重庆市空气质量影响分析及预测研究[D].重庆三峡学院,2025.[8]任文宗,刘婕,邓玉婷,等. 基于RF回归和LSTM神经网络的空气污染耦合性研究及预测——以北京市为例[J].科学技术创新,2025,(10):22-26.[9]孙淑宁.东北三省主要城市空气质量影响因素分析与预测研究[D].黑龙江大学,2025.[10]Yi M ,Lin F . A Hybrid Air Quality Prediction Method Based on VAR and Random Forest[J].Journal of Computer and Communications,2025,13(02):142-154.[11]Xie Y ,Nhu N A ,Song P X , et al. Accounting for spatial variability with geo-aware random forest: A case study for US major crop mapping[J].Remote Sensing of Environment,2025,319114585-114585.[12]YANG Z ,GOKON H . Detecting high-risk traffic congestion during snow disasters: A random forest-based spatial model[J].Intelligence, Informatics and Infrastructure,2025,6(3):90-102.[13]韩晶晶,迪里努尔·牙生,雷雨虹,等. 基于聚类分型的随机森林O3浓度预测方法研究[J].沙漠与绿洲气象,2025,19(03):193-200.[14]程云. 合肥市空气质量特征分析与空气质量指数预测方法研究[J].合肥师范学院学报,2024,42(06):49-55128.[15]Tchakoucht A T ,Elkari B ,Chaibi Y , et al. Random forest with feature selection and K-fold cross validation for predicting the electrical and thermal efficiencies of air based photovoltaic-thermal systems[J].Energy Reports,2024,12988-999.致谢本论文的顺利完成离不开各位老师、同学与亲友的鼎力支持和无私帮助在此谨致以最诚挚的谢意。首先我要衷心感谢我的指导老师从城市空气质量等级预测系统的选题、框架设计到具体开发与论文撰写老师都给予了我耐心细致的指导严谨的治学态度、深厚的专业素养和求真务实的科研精神让我受益匪浅也为我今后的学习和工作树立了榜样。感谢河南师范大学为我提供了良好的学习环境和科研平台学校浓厚的学术氛围、完善的教学设施为本次毕业设计和论文创作奠定了坚实基础。同时感谢各授课老师在大学期间的悉心教导他们传授的专业知识和技能是我完成本系统开发和论文撰写的重要支撑让我能够将理论与实践有机结合。最后感谢我的同学和亲友们在系统开发遇到困难时他们给予我鼓励和技术上的协助在论文修改过程中他们提出宝贵建议帮我完善内容。感谢家人一直以来的理解、支持与包容是他们的默默付出让我能够全身心投入到学习和毕业设计中。在此向所有关心和帮助过我的人表示最衷心的感谢
基于随机森林的城市空气质量等级预测系统的设计与实现
发布时间：2026/5/31 20:24:01
摘 要城市化快速发展加剧大气污染问题空气质量变化直接影响居民健康与生态环境。传统人工监测预测效率低、误差大难以实现精准预判与及时预警。在此背景下构建城市空气质量等级预测系统可为环保管控与民生防护提供科学支撑。本文在对比国内外空气质量等级预测系统的基础上结合城市环境监测与预测的实际需求设计并实现了一套智能化空气质量等级预测系统。系统采用Java开发后台基于SpringBoot框架前端运用Vue框架实现页面渲染与交互。通过引入随机森林回归算法进行空气质量预测支持用户和管理员两种角色具备空气质量管理、预测管理等核心功能能够为城市环境监测与治理提供有效技术支撑。城市空气质量等级预测系统开发完成后已开展全面功能测试。各项功能运行稳定且均达到设计预期。该系统能够精准预测空气质量等级为城市环境监测与环保管理提供可靠的数据支撑。关键词城市空气质量随机森林回归SpringBootVueAbstractThe rapid development of urbanization aggravates the problem of air pollution, and the change of air quality directly affects the health of residents and the ecological environment. The traditional manual monitoring and prediction is inefficient and has large error, so it is difficult to achieve accurate prediction and timely warning. In this context, the construction of urban air quality grade prediction system can provide scientific support for environmental protection control and livelihood protection.Based on the comparison of air quality grade prediction systems at home and abroad, combined with the actual needs of urban environmental monitoring and prediction, this paper designs and implements an intelligent air quality grade prediction system. The system is developed in Java, the background is based on springboot framework, and the front end uses Vue framework to realize page rendering and interaction. Through the introduction of random forest regression algorithm for air quality prediction, it supports two roles of users and administrators. It has the core functions of air quality management and prediction management, and can provide effective technical support for urban environmental monitoring and governance.After the development of urban air quality grade prediction system, a comprehensive functional test has been carried out. All functions operate stably and meet the design expectations. The system can accurately predict the air quality level and provide reliable data support for urban environmental monitoring and environmental protection management.Key words: City; Air Quality; Random Forest Regression; SpringBoot;Vue1 绪论1.1选题背景随着城市化进程加快与工业产业持续发展大气污染问题日益凸显严重影响城市生态环境与居民身体健康。空气质量精准监测与等级预判已成为环保治理的重要工作。传统人工监测方式数据处理效率低、预测精度有限难以适应复杂多变的空气污染状况。现有相关预测平台智能化程度不足数据分析模型较为单一无法满足精细化环境管理需求。因此结合智能算法开发专业高效的城市空气质量等级预测系统能够有效弥补现有技术短板为城市环保管控与公共健康防护提供科学支撑。1.2选题意义本课题研究的空气质量预测系统在便民服务、管理办公与社会环保层面均具备重要应用价值。对于普通用户系统可实时展示空气质量并预测等级帮助居民合理规划出行规避空气污染带来的健康隐患。对于管理人员系统依托算法智能分析数据直观呈现污染变化趋势简化监管流程提升环境治理决策效率。从社会层面来看系统能够完善城市大气监测体系助力生态环境保护工作推进推动城市环保管理智能化发展营造绿色健康的公共生活环境。1.3国内外研究现状1.3.1 国外研究现状国外对空气质量预测系统的研究起步早技术体系成熟且应用场景广泛。美国环保署研发的 CMAQ 模型已全面投入全国空气质量预报业务可精准模拟各类污染物扩散规律。谷歌团队采用 STG2Seq 模型优化洛杉矶空气质量预测大幅提升短时预报精度麻省理工学院依托 PhyFormer 模型实现纽约 PM2.5 浓度的精准研判。欧洲多国结合气象耦合模型完善城市监测体系非洲部署 AirQo 低成本智能系统覆盖多座城市。同时国外普遍融合随机森林等机器学习算法优化预测逻辑推动空气质量预测向智能化、精细化与低成本化方向持续发展。1.3.2 国内研究现状国内空气质量预测研究起步较晚但发展迅速已形成数值模型与智能算法融合的成熟体系并广泛落地应用。我国自主研发 NAQPMS、EPICC-Model 等国产预测模型已在全国多地环保部门投入业务运行。气象部门推出AI-GAMFS大模型在十余省份实现沙尘与空气质量精准预警南京建成智能预报系统AQI 短期预报准确率达 94.4%。深圳上线 AI 预报平台“阿蓝”融合多算法保障重大活动空气管控高校也普遍运用随机森林、LSTM算法优化区域预测模型。整体来看国内正朝着智能化、国产化与精细化方向持续推进。1.4主要研究内容本课题以随机森林算法为核心研究并实现城市空气质量等级预测系统。根据实际需求系统采用Java结合SpringBoot框架开发后端业务逻辑通过Vue框架完成前端界面渲染与交互。利用随机森林回归算法构建预测模型实现空气质量等级的精准预测。系统设置用户与管理员两种角色具备空气质量管理、空气质量分析管理等核心功能可满足环境监测、数据查询与管理运维的实际应用需求。1.5论文组织结构本篇论文总共为七章内容每章的具体内容结构安排如下第一章绪论。介绍城市空气质量等级预测系统的研究相关背景等内容并进行具体分析说明。第二章相关技术介绍。在本章节主要简要描述城市空气质量等级预测系统功能模块实现涉及的一些技术。第三章系统分析。本章中主要描述城市空气质量等级预测系统的需求分析、可行性分析等内容并进行分析。第四章系统设计。本章节主要从城市空气质量等级预测系统的系统功能模块设计等内容进行描述。第五章系统实现。详细描述了城市空气质量等级预测系统的功能模块实现环境以及主要功能模块的具体实现。第六章系统测试。该章节简要描述了城市空气质量等级预测系统的系统测试目的以及主要功能模块的测试等内容来进行具体的描述。第七章总结与展望。主要是对本篇论文的撰写过程进行梳理以及总结等内容。2 相关技术介绍2.1SpringBoot框架SpringBoot框架是基于Java的开源轻量级框架核心是简化Spring应用搭建与开发流程通过自动配置、内嵌服务器等特性无需复杂配置即可快速构建稳定的后端应用。在城市空气质量等级预测系统中SpringBoot框架作为后端核心框架负责处理前端请求、封装业务逻辑、调用随机森林预测算法及管理数据库为系统核心功能提供可靠支撑保障系统高效稳定运行。2.2Vue框架Vue是基于JavaScript的开源前端渐进式框架核心特点是简洁易用、组件化开发和双向数据绑定能快速构建交互流畅的前端界面大幅降低开发难度。在城市空气质量等级预测系统中Vue作为前端核心框架负责页面布局渲染、交互效果实现呈现空气质量数据与预测结果为用户查询、管理员操作提供直观界面保障系统前端交互流畅稳定。2.3DeepSeekAIDeepSeekAI是由深度求索研发的国产推理型大模型核心具备强大的深度逻辑推理与多源数据处理能力开源且适配多场景能高效处理复杂分析任务。在城市空气质量等级预测系统中它负责对海量空气质量监测数据、气象数据进行智能分析挖掘数据关联规律辅助优化预测模型为空气质量等级预判、污染成因分析提供精准支撑助力系统实现更高效的环境监测与预警。2.4随机森林回归算法随机森林回归算法是一种集成学习算法通过构建多棵决策树并融合其预测结果具备抗过拟合、泛化能力强、处理高维数据高效的优势。在城市空气质量等级预测系统中该算法作为核心预测工具对历史空气质量、气象等多维度数据进行训练学习挖掘数据内在关联实现对未来空气质量等级的精准预测为系统提供可靠的预测支撑满足用户与管理员的预测查询需求。2.5MySQL数据库MySQL数据库是一款开源的关系型数据库管理系统具有轻量高效、易部署、兼容性强的特点能高效存储、管理结构化数据广泛应用于各类系统开发中。在城市空气质量等级预测系统中MySQL数据库负责存储用户信息、空气质量监测数据及预测结果实现数据的持久化管理为系统数据查询、分析及后续调用提供稳定支撑保障系统高效有序运行。3 系统分析3.1 可行性分析可行性分析是对城市空气质量等级预测系统功能模块开发设计之前针对本课题系统开发所涉及到的经济、技术、操作等角度来进行全面的分析。通过这种可行性分析可以提前了解系统在开发过程中可能会遇到的一些问题避免后续在系统设计的过程中做了无用功。3.1.1 技术可行性城市空气质量等级预测系统开发过程中功能模块实现所涉及的计算机技术主要包括SpringBoot框架、Vue框架、随机森林回归算法及MySQL数据库等。目前这些核心技术均有开源源代码可参考且本人在大学期间已对相关技术进行了系统学习与实践熟练掌握其应用方法能够准确运用这些技术完成系统各功能模块的设计、开发与调试工作保障系统顺利落地。3.1.2 经济可行性本城市空气质量等级预测系统的经济可行性主要围绕系统开发所需的经济支出进行分析。系统开发过程中所需的笔记本电脑、移动手机等基础设备本人已具备无需额外购置。同时系统开发涉及的Java相关技术、SpringBoot框架、Vue框架等核心技术均为开源性质可直接获取使用无需产生任何技术授权费用。综上整个系统开发的经济投入成本较低具备较高的经济可行性。3.1.3 操作可行性城市空气质量等级预测系统在设计初期便充分考虑了用户的操作体验需求。通过科学的界面与逻辑设计确保系统界面友好简洁用户在使用各功能模块时能够便捷、快速地完成操作获得良好的使用体验。同时系统操作逻辑简单易懂采用大众化按钮设计各类用户群体使用时无需花费过多时间学习可直接上手操作高效完成数据查询、信息查看等相关操作。3.2 需求分析2025年国内主要城市空气质量预测主要依托NAQPMS等国产数值模型结合气象数据、污染物排放数据及卫星遥感数据通过SARIMA模型、机器学习算法等构建预测模型分析污染物扩散规律以预判等级。目前预测存在研发资源分散、区域复合污染预报准确率不足、多污染物协同预测精度不够等问题。用户对城市空气质量等级预测系统需求明确希望系统能提供精准、实时的预测结果具备简洁易懂的操作界面支持多终端适配实现空气质量数据可视化、历史数据回溯及分级预警推送同时满足管理员数据管理、模型优化及污染溯源的需求助力高效开展环境管控与健康防护。3.3 功能性需求基于随机森林的城市空气质量等级预测系统由前台用户端和后台管理员端两部分组成。前台用户端可让用户查看实时空气质量数据、查询预测结果等相关操作后台管理员作为系统最高权限角色可对系统内的用户信息、空气质量监测数据及预测模型等进行全面维护与管理保障系统稳定运行。针对城市空气质量等级预测系统其后台管理员端模块的用例图具体展示于图3-1而前台用户端模块对应的用例图则清晰呈现于图3-2直观呈现了系统不同角色对应的功能用例。图3-1 管理员用例图图3-2 用户用例图3.4 非功能性需求3.4.1 可靠性需求城市空气质量等级预测系统的可靠性需求主要包括三方面一是数据可靠需保障空气质量监测数据、预测结果的准确性与完整性避免数据丢失或误差过大二是运行可靠系统需长期稳定运行无频繁卡顿、崩溃现象满足用户随时查询需求三是权限可靠严格区分用户与管理员权限防止数据泄露、误操作确保系统数据与功能操作的安全性为系统稳定运行提供保障。3.4.2 稳定性需求城市空气质量等级预测系统的稳定性需求主要包括三方面一是运行稳定需保障系统长期无卡顿、无崩溃可全天候正常响应满足用户随时查询和管理员操作需求二是数据稳定确保监测数据实时更新、不丢失预测结果输出连贯无异常波动三是环境适配稳定能适应不同运行环境抵御常见系统故障同时保障数据传输与存储安全确保系统持续、稳定地发挥预测与管理功能满足实际应用需求。3.4.3 安全性需求城市空气质量等级预测系统的安全性需求主要包括三方面一是数据安全保障空气质量监测数据、用户信息不泄露、不篡改做好数据加密与备份二是权限安全严格区分用户与管理员权限防止越权操作三是系统安全抵御恶意攻击、非法访问保障系统正常运行同时防范数据泄露风险确保用户隐私与系统核心功能安全稳定。4 系统设计4.1 系统架构设计城市空气质量等级预测系统架构设计包含访问层、展示层、数据层等核心部分访问层保障用户便捷访问系统接收各类操作请求展示层采用Vue框架搭建呈现空气质量数据及预测结果界面简洁直观数据层依托MySQL数据库实现监测数据、预测结果的持久化存储各层协同配合结合算法模块确保系统高效、稳定运行满足用户查询与管理需求。系统架构图如图4-1所示。图4-1 系统架构图4.2 系统总体功能设计城市空气质量等级预测系统根据用户实际使用需求将系统用户角色划分为两大类分别是前台普通用户和后台管理员。前台普通用户可查看实时空气质量数据、查询未来空气质量等级预测结果同时能浏览历史监测数据等相关操作。后台管理员作为系统最高权限角色可查看系统所有功能模块的数据信息能对用户账号信息、空气质量监测数据等进行修改、维护等操作。系统将实现用户管理、空气质量数据管理、预测结果管理等功能模块系统的总体功能模块图如图4-2所示。图4-2 系统总体功能模块图4.3 数据库设计数据库设计是城市空气质量等级预测系统开发的基础主要用于存储系统所需的各类功能数据包括空气质量监测数据、预测结果及用户信息等。数据库各实体间的关系直接影响用户操作数据的效率合理的数据库设计是保障用户后续顺畅操作系统、确保系统稳定运行的关键。4.3.1 数据库概念结构设计系统数据库的概念结构设计通常借助实体属性图进行可视化展示。城市空气质量等级预测系统业务数据类型丰富、关联关系较为复杂因此本次概念结构设计仅围绕系统核心实体展开梳理与分析。下文将详细阐述本系统数据库概念结构设计的具体内容与设计思路。1系统中的用户信息实体包含多项基础属性其完整结构与字段特征已通过可视化图表呈现该实体的详细属性展示内容可参考查看图4-3。图4-3 用户信息实体属性图2空气质量数据作为系统核心实体包含污染物浓度、监测时间、城市点位等多项关键属性。该实体的完整字段结构与属性关联关系可直观查阅图4-4进行详细了解。图4-4 空气质量实体属性图3空气质量预测是系统核心业务实体涵盖预测时间、污染指标、等级结果等关键字段。该实体完整的属性结构与详细设计内容可参照图4-5进行直观查阅与分析。图4-5 空气质量预测实体属性图4健康建议为系统配套核心实体包含空气质量等级、适用人群、防护提示等关键属性。该实体完整的字段结构与属性详情可通过查阅图4-6直观查看与了解设计内容。图4-6 健康建议实体属性图5空气质量分析是系统核心业务实体涵盖污染指标、变化趋势与研判结论等关键属性。该实体完整字段结构与详细设计内容可对照图4-7清晰查阅参考。图4-7空气质量分析实体属性图6管理员作为系统管理核心实体涵盖账号、密码、角色等关键基础属性。该实体完整的属性结构与详细设计规范可对照图4-8进行直观查阅与参考分析。图4-8管理员实体属性图4.3.2 数据库逻辑结构设计在城市空气质量等级预测系统的数据库表结构设计中各类业务数据的关联关系依靠数据表建立维护。系统整体表结构规范依托字段设计进行完整呈现结合空气质量监测、预测管理等业务需求下文将逐一展示并介绍本系统核心数据表的详细结构内容。1在城市空气质量等级预测系统中用户信息表用于存储全体注册用户的基础资料与账号权限数据该数据表的详细字段结构、数据类型及约束设计可具体参考表4-1进行查看。表4-1 用户信息表序号 列名 数据类型 长度 主键 说明1 id bigint 20 是 主键2 addtime timestamp 否 创建时间3 yonghuzhanghao varchar 16 否 用户账号4 mima varchar 30 否 密码5 yonghuxingming varchar 16 否 用户姓名6 touxiang longtext 否 头像7 xingbie varchar 30 否 性别8 lianxifangshi varchar 30 否 联系方式9 email varchar 30 否 邮箱10 status int 11 否 状态2空气质量数据表存储各类监测指标与环境参数支撑系统数据查询与预测运算。该数据表完整字段结构、数据类型及约束规范可详细查阅表4-2进行参考。表4-2 空气质量表序号 列名 数据类型 长度 主键 说明1 id bigint 20 是 主键2 addtime timestamp 否 创建时间3 jiancezhandian varchar 30 否 监测站点4 monitoringdate date 否 监测日期5 monitoringcities varchar 30 否 监测城市6 p double 否 PM2.5浓度μg/m³7 pm double 否 PM10浓度μg/m³8 so double 否 SO₂浓度μg/m³9 no double 否 NO₂浓度μg/m³10 co double 否 CO浓度mg/m³11 o double 否 O₃-8h浓度μg/m³12 wendu int 11 否 温度℃13 relativehumidity int 11 否 相对湿度%14 fengsu int 11 否 风速m/s15 fengxiang varchar 30 否 风向16 qiya int 11 否 气压hPa17 jiangshuiliang int 11 否 降水量mm18 airqualitylevellabel varchar 30 否 空气质量等级标签19 trafficflowvehicleshour int 11 否 交通流量辆/小时20 gongyepaifangqiangdu varchar 30 否 工业排放强度21 vegetationcoveragerate int 11 否 植被覆盖率%22 renkoumidu int 11 否 人口密度人/平方公里23 clicknum int 11 否 点击次数24 storeupnum int 11 否 收藏数3空气质量预测表用于存储系统生成的各项预测数据与等级评定结果支撑核心业务功能运转。该数据表完整字段、数据类型及约束设计等详细结构内容均可参照表4-3进行查阅了解。表4-3 空气质量序号 列名 数据类型 长度 主键 说明1 id bigint 20 是 主键2 addtime timestamp 否 创建时间3 monitoringcities varchar 30 否 监测城市4 monitoringdate date 否 监测日期5 relativehumidity int 11 否 相对湿度6 trafficflowvehicleshour int 11 否 交通流量辆/小时7 vegetationcoveragerate int 11 否 植被覆盖率%8 airqualitylevellabel varchar 30 否 空气质量等级标签4健康建议表用于存储不同空气质量等级对应的防护提示与健康指导内容为用户提供参考依据。该数据表完整字段结构、数据类型与约束规范等详细设计详情可查阅表4-4进行完整了解。表4-4 健康建议表序号 列名 数据类型 长度 主键 说明1 id bigint 20 是 主键2 addtime timestamp 否 创建时间3 zhishibiaoti varchar 32 否 知识标题4 fengmian longtext 否 封面5 dengji varchar 16 否 等级6 fabushijian date 否 发布时间7 zhishiwendang longtext 否 知识文档8 zhishishipin longtext 否 知识视频9 zhishijianjie longtext 否 知识简介10 zhishixiangqing longtext 否 知识详情11 thumbsupnum int 11 否 赞12 crazilynum int 11 否 踩13 clicknum int 11 否 点击次数14 discussnum int 11 否 评论数15 storeupnum int 11 否 收藏数5空气质量分析表用于存储城市空气质量数据的趋势统计与综合研判内容支撑系统分析展示功能。该数据表完整字段结构、数据类型及约束规则等详细设计详情可参照表4-5查阅了解。表4-5 空气质量分析序号 列名 数据类型 长度 主键 说明1 id bigint 20 是 主键2 addtime timestamp 否 创建时间3 p double 否 PM2.5浓度μg/m³4 pm double 否 PM10浓度μg/m³5 so double 否 SO₂浓度μg/m³6 no double 否 NO₂浓度μg/m³7 co double 否 CO浓度mg/m³8 o double 否 O₃-8h浓度μg/m³9 relativehumidity int 11 否 相对湿度%10 airqualitylevellabel varchar 30 否 空气质量等级标签11 trafficflowvehicleshour int 11 否 交通流量辆/小时12 vegetationcoveragerate int 11 否 植被覆盖率%13 zhiliangfenxi longtext 否 质量分析6管理员数据表用于存放系统管理人员的账号资料与权限配置信息保障后台管理操作安全规范。该表完整字段结构、数据类型及约束规则等详细设计内容可对照查阅表4-6进行了解。表4-6管理员表序号 列名 数据类型 长度 主键 说明1 id bigint 20 是 主键2 addtime timestamp 否 创建时间3 username varchar 30 否 用户名4 password varchar 30 否 密码5 role varchar 30 否 角色6 image longtext 否 头像4.3.3 系统数据流图城市空气质量等级预测系统先通过接口采集监测站污染物数据与气象参数完成清洗去噪后存入MySQL数据库。后端读取历史数据输入随机森林模型运算预测等级前端接收用户查询请求调用接口获取结果最后将空气质量数据、预测等级与趋势图表可视化展示形成完整闭环数据流。系统数据流图如图4-9所示。图4-9 系统数据流图4.4 业务流程设计用户进入城市空气质量等级预测系统后可注册登录查询城市实时空气监测数据与历史记录系统调取数据并通过算法运算生成等级预测及配套健康建议展示。管理员登录后台审核维护监测数据、管理用户信息与系统内容保障数据准确。全流程实现查询浏览、预测分析与后台管理一体化业务运转。系统业务流程图如图4-10所示。图4-10 系统业务流程图4.5 数据可视化设计4.5.1 数据采集与整合功能设计系统的数据采集与整合模块为核心基础功能可自动收录各城市监测站点的PM2.5、空气质量指数等实时环境数据。同时统一归集历史监测记录与地理植被相关辅助数据对冗余、异常数据进行清洗校验与标准化处理。整合完成后统一存入数据库分类管理为后台预测算法运算、数据分析可视化及健康建议匹配提供完整规范数据源保障系统各项业务稳定运行。4.5.2 数据预处理功能设计在城市空气质量等级预测系统中数据预处理是模型运算的基础核心功能。系统首先对采集的PM2.5、AQI、温湿度等原始监测数据进行清洗剔除缺失值与异常噪声数据再通过标准化、归一化统一数据格式规范维度。同时完成特征筛选与关联字段整合优化数据集结构修正错误冗余信息。预处理后的数据结构规整、质量达标为后续预测算法建模分析与等级研判提供可靠规范的数据支撑保障。4.5.3 数据分析及可视化设计城市空气质量等级预测系统搭载完善的数据分析与可视化设计模块。系统对预处理后的监测数据开展趋势研判、指标对比与等级规律分析挖掘空气质量变化特征。同时整合各类统计结果借助图表可视化形式直观展示AQI数值、污染物分布及城市对比数据。前端通过多样化视图呈现分析内容方便普通用户查阅参考也便于管理员统筹管理为环境研判与决策提供清晰直观的数据支撑。5 系统实现5.1 管理员端主要功能实现5.1.1 看板功能实现管理员登录后前端发起看板数据请求后端接收并解析请求向数据库查询统计与监测相关数据数据库完成检索后将结果返回后端后端整理封装业务数据再回传给前端前端渲染可视化看板页面完成展示该完整交互时序可参考图5-1查看。图5-1 看板功能时序图管理员登录系统后台看板页面后可直观查看监测站点分布、空气质量统计总量及植被覆盖率等核心数据。系统通过可视化图表对各类关键指标进行集中展示让管理人员快速掌握整体环境数据概况便于开展数据分析与管理决策工作。该看板功能的实际界面展示效果可详细参考图5-2进行查看。图5-2 看板功能效果图5.1.2用户管理功能实现管理员在前端发起用户管理相关操作请求前端将指令传输至后端接口后端接收请求后校验权限并访问数据库调取或修改用户数据数据库执行操作并返回结果后端整理数据反馈至前端完成页面渲染交互整套时序流程可参考图5-3查看。图5-3 用户管理时序图在用户管理模块中管理员可自主录入账号、姓名与密码等基础信息同时支持对已有用户资料进行编辑修改和删除管理操作。系统采用MD5加密算法对用户登录密码进行安全加密处理有效保护核心账号隐私数据从技术层面规避信息泄露风险全方位保障平台用户账户的使用安全与数据保密性。用户管理效果图如图5-4所示。图5-4 用户管理功能效果图5.1.3空气质量管理功能实现管理员在前端发起空气质量管理操作请求并传输至后端接口后端验证权限后向数据库调取空气质量相关数据数据库完成查询与数据操作并反馈结果后端整理封装数据回传前端前端渲染页面完成交互展示完整时序流程详见图5-5。图5-5 空气质量管理时序图管理员进入后台空气质量管理界面后可点击导入按钮批量上传已采集的空气质量数据集快速完成系统数据入库操作。同时管理人员能够在线对原始监测数据开展清洗校验处理并一键执行数据生成相关操作优化整体数据质量。该管理模块的完整界面操作展示效果可结合图5-6进行直观查看与参考。图5-6 空气质量管理功能效果图5.1.4空气质量预测管理功能实现管理员在前端发起空气质量预测管理操作请求并传递至后端后端校验权限后从数据库调取预处理数据集随后调用预测算法完成运算将结果回存数据库并整理封装数据再反馈至前端完成页面渲染展示完整交互时序可参照图5-7查看。图5-7 空气质量预测管理时序图管理员通过新增页面可以实现新增监测城市、监测日期、相对湿度、植被覆盖率点击提交然后在页面点击预测按钮完成城市空气质量的等级预测。该功能主要是通过随机森林回归算法进行预测完成的。空气质量预测管理效果图如图5-8所示。图5-8 空气质量预测管理时序图5.1.5健康建议管理功能实现管理员在前端发起健康建议管理操作请求并提交至后端接口后端验证权限后向数据库调取各类空气质量配套建议数据完成数据增删改查操作后数据库返回执行结果后端封装处理信息回传前端渲染页面完整交互时序可查阅图5-9。图5-9 健康建议管理时序图管理员可进入后台健康建议管理模块自主添加健康知识标题与配套科普文档等相关内容完善不同空气质量对应的防护指导信息。同时支持对已录入的历史建议数据进行编辑修改与删除管理操作灵活维护平台健康知识库内容。该管理功能的界面实际展示效果可查阅图5-10进行直观参考。图5-10 健康建议管理时序图5.1.6空气质量分析管理功能实现管理员在前端发起空气质量分析管理操作请求并传递至后端后端校验权限后向数据库调取监测与历史数据数据库检索并返回相关信息后端完成统计分析处理后封装结果回传前端渲染展示页面完整交互时序详见图5-11。图5-11空气质量分析管理时序图管理员进入空气质量分析管理模块后可录入PM2.5浓度、交通流量等环境影响相关监测数据。系统核心依托DeepSeek智能模型对多维数据开展深度AI分析运算挖掘空气质量变化规律与关联特征为研判工作提供智能支撑。该功能完整操作界面与运行效果可结合图5-12进行查阅参考。图5-12 空气质量分析管理效果图5.2 用户端主要功能实现5.2.1 空气质量功能实现用户在前端发起空气质量查询操作并发送请求至后端接口后端校验请求合法性后访问数据库调取监测与预测数据数据库检索完毕返回原始信息后端整合处理数据后回传前端前端渲染页面完成展示完整交互时序详见图5-13。图5-13空气质量时序图普通用户进入系统前端页面后可浏览全网各城市的空气质量汇总数据直观查看整体环境概况。同时支持通过城市名称进行精准检索快速定位目标区域并查看污染物指标、空气质量等级等详细信息满足个性化查询需求。该前端展示界面的实际呈现效果可参考图5-14进行查看。图5-14 空气质量管理效果图5.2.2 空气质量预测功能实现用户在前端发起空气质量预测查询请求并传输至后端后端验证请求合规性后读取数据库历史监测数据调用预测模型完成运算处理再将预测结果封装返回前端页面渲染展示内容完整交互时序详见图5-15。图5-15空气质量预测时序图普通用户访问系统前端界面可自主浏览管理员后台录入并维护的各城市空气质量预测相关内容。用户能够随时查阅不同地区空气质量的智能预测数据与分析结果清晰了解未来空气质量变化趋势为日常出行与健康防护提供参考依据。该前端预测展示页面的实际呈现效果可参照图5-16进行查看。图5-16空气质量预测效果图5.2.3健康建议功能实现用户在前端发起健康建议查阅请求并提交至后端后端校验请求权限后访问数据库查询相关数据数据库检索完成并返回信息后端整合处理内容后回传前端页面渲染展示结果完整交互时序详见图5-17。图5-17健康建议时序图用户登录系统前端界面后可浏览管理员后台统一发布维护的全部健康科普建议内容。用户能够点击查看不同空气质量等级对应的防护详情介绍深入阅读健康指导相关知识。同时系统支持在线下载配套科普文档方便用户随时保存查阅。该前端健康建议展示页面的完整界面效果可参考图5-18直观查看。图5-18健康建议效果图5.2.4空气质量分析功能实现用户在前端发起空气质量分析查看请求并发送至后端后端校验请求合规性后访问数据库调取分析数据数据库查询并返回相关信息后端整合处理统计结果后封装回传前端页面渲染展示内容完整时序流程详见图5-19。图5-19空气质量分析时序图用户在系统前台可查看经过分析后的空气质量数据相关监测数据由管理员在后台借助AI技术完成深度分析处理有效提升了数据结论的科学性与准确性。用户能够直观获取可靠的分析结果清晰掌握空气质量状况与变化趋势该功能界面的展示效果可参照图5-20进行查看。图5-20空气质量分析效果图6 系统测试6.1 测试目的本系统开展测试旨在验证城市空气质量等级预测功能的完整性与稳定性确保前端界面交互流畅、后端逻辑处理准确、数据库读写安全可靠。通过测试检验随机森林回归等算法的预测精度验证数据导入、清洗、分析及可视化展示等模块运行正常同时检查用户端与管理员端各项操作符合需求设计。此外排查系统潜在缺陷保障多用户并发访问稳定提升整体可靠性与实用性为系统正式上线运行提供可靠保障。6.2测试方法本系统主要采用黑盒测试方法围绕功能需求展开验证对空气质量数据管理、预测分析、健康建议等模块逐项进行操作测试同时结合界面测试检查页面展示与交互效果通过数据测试验证数据库存储与读取准确性。在系统运行阶段采用稳定性测试模拟多用户并发访问场景并辅以简单的兼容性测试确保在不同环境下均可正常使用全面保障系统功能与性能达标。6.3系统功能测试经过前面对测试方法的了解本系统的功能测试将用到黑盒测试法。由于本系统功能实现的比较多且多半功能模块的实现原理类似因此本章节将对城市空气质量等级预测系统主要的功能进行测试用例说明。6.3.1用户管理功能测试在用户管理模块的功能测试中重点验证管理员可正常完成用户账号、姓名及密码等信息的新增录入操作同时能够对现有用户信息进行编辑修改与删除处理。测试还校验系统是否通过MD5加密算法对用户密码进行加密存储确保密码传输与保存安全防止用户信息泄露。通过逐项功能验证保障模块操作流程规范、数据处理可靠用户管理测试用例如表6-1所示。表6-1 用户管理测试用例表编号 测试功能 操作 预期结果 实际结果1 用户信息的新增 管理员新增一条001的用户账号信息使用新增的用户账号在前台进行登录 使用新增的001的用户账号信息可以正常进行登录能够使用对应的功能模块 与预期结果一致可以正常使用新增的用户账号信息2 用户信息的修改 管理员将001的密码由123456改成12345使用原先的账号密码信息在前台进行登录 使用修改之前的密码进行登录页面显示登录失败页面提示“账号或密码错误” 与预期结果一致使用修改之前的密码会导致账号无法进行登录6.3.2空气质量管理功能测试对空气质量管理模块开展功能测试验证管理员可在后台通过文件导入实现空气质量数据批量上传与入库能对监测数据进行清洗校验并执行数据生成操作。同时测试用户端能否正常展示各城市空气质量数据以及按城市名称检索、查看详细污染物与等级信息。各项操作流程正常、数据显示准确测试用例如表6-2所示。表6-2 空气质量管理测试用例表编号 测试功能 操作 预期结果 实际结果1 空气质量的新增 管理员新增一条上海工业园的空气质量信息用户在前台进行查看 用户在前台可以查看到管理员新增的上海工业园的空气质量信息 与预期结果一致可以正常查看到管理员新增的上海工业园的空气信息2 空气质量的删除 管理员将刚刚新增的空气质量的数据信息进行删除用户在前台进行查看 用户在前台无法查看到管理员刚刚新增的空气质量信息 与预期结果一致用户无法查看到刚刚管理员新增的空气质量的信息3 空气质量的数据清洗 管理员选中页面的所有数据点击数据清洗按钮然后等待数据清洗完成 页面提示数据清洗完成 与预期结果一致数据清洗完成6.3.3健康建议管理功能测试针对健康建议管理模块进行功能测试验证管理员在后台可正常新增健康知识标题与科普文档可对已有建议信息进行编辑和删除实现知识库维护。同时测试前端用户能否正常浏览、查看健康建议详情并验证文档下载功能是否可用。测试确保前后端交互顺畅、数据展示完整、操作响应正常相关测试用例如表6-3所示。表6-3 健康建议管理测试用例表编号 测试功能 操作 预期结果 实际结果1 健康建议的新增 管理员新增一条沙尘暴的健康建议用户在前台进行查看 用户在前台可以查看到管理员新增的沙尘暴的健康建议信息 与预期结果一致可以正常查看到管理员新增的健康建议信息2 健康建议的修改 管理员将沙尘暴的知识标题进行修改用户在前台进行查看 用户在前台查看到健康建议的知识标题发生了变化 与预期结果一致用户在前台查看到知识标题发生了变化6.3.4空气质量分析管理功能测试对空气质量分析管理模块进行功能测试验证管理员在后台可正常录入PM2.5浓度、交通流量等监测数据并通过DeepSeek智能模型完成AI分析。同时测试前端用户能否正常查看经AI处理后的分析结果确保数据展示准确、规律呈现清晰。测试覆盖数据录入、AI分析、结果展示等全流程保证模块功能稳定可用测试用例如表6-4所示。表6-4空气质量分析管理测试用例表编号 测试功能 操作 预期结果 实际结果1 空气质量分析的新增 管理员新增一条空气质量分析的数据信息用户在前台进行查看 用户在前台可以查看到管理员新增的空气质量分析的相关数据信息 与预期结果一致可以正常查看到管理员新增的空气质量分析的数据信息2 空气质量分析的AI数据分析 管理员将刚刚新增的空气质量数据分析点击AI数据分析之后等待一会之后 管理员等待一会儿之后可以查看到AI分析的结果 与预期结果一致AI分析的数据结果可以正常进行使用6.4测试总结本次对城市空气质量等级预测系统进行全面测试覆盖用户管理、空气质量管理、健康建议、空气质量分析等核心功能模块。测试结果表明系统各项功能均可正常实现数据录入、AI分析、预测计算及信息展示运行稳定MD5加密、数据导入导出等关键逻辑无误前后端交互流畅。测试中发现的界面显示与 minor 逻辑问题均已优化修正系统整体性能、安全性与兼容性满足设计要求具备正式上线运行条件。7 总结与展望7.1 总结本次是我首次独立完成一套前后端分离的城市空气质量等级预测系统开发在设计与实现过程中遇到了不少技术难题比如数据接口对接、预测算法整合、前后端交互调试等。通过查阅空气质量监测相关资料、技术文档与开源案例逐一解决了开发中的各类问题。在完成毕业设计的过程中我不仅巩固了编程知识还提升了系统设计、问题排查与项目整合能力对完整软件开发流程有了更深入的理解。针对当前城市空气质量数据分散、预测不够直观等问题本文开展需求分析、数据库设计与功能模块搭建。系统采用SpringBoot与Vue框架实现前后端分离开发按角色分为普通用户与管理员两类。用户可在前端查看实时空气质量、查询等级预测结果、获取健康防护建议管理员在后台负责数据管理、AI分析、用户信息维护及系统管理等工作确保数据准确、功能完善为公众出行与环境监管提供可靠支撑。7.2 展望未来可针对城市空气质量等级预测系统开展进一步优化与深化研究继续完善数据采集维度引入气象、工业排放、交通流量、地理环境等更多关联数据提升预测模型的输入丰富度。同时优化DeepSeek与随机森林等算法组合提高预测精度与响应速度实现更长时间尺度的精准预测。还可构建多区域联动分析机制为区域性空气质量治理提供更科学的数据支撑为后续科研与实际应用打下基础。在功能拓展方面系统可增加空气质量预警推送、个性化健康提醒、历史数据对比分析等模块进一步提升用户体验。同时适配移动端小程序与微信公众号实现多平台访问方便公众随时查询。未来还可接入物联网监测设备实现数据自动实时上传并加入数据可视化大屏为管理部门提供直观决策支持。通过持续迭代升级让系统更具实用性与扩展性更好地服务于城市环境管理与居民健康防护。参考文献[1]Su X ,Xin Y ,Yu Y , et al. Research on Urban Air Quality Prediction System Based on Improved Random Forest Modelling[J].Ecological Chemistry and Engineering S,2025,32(2):213-235.[2]张茗斐.基于地理加权随机森林的长三角地区PM2.5浓度空间插值估算[D].桂林理工大学,2025.[3]李佩泽.基于IPSO-LSTM模型的空气质量预测研究[D].山东财经大学,2025.[4]朱效锋,张倩,朱小平. 基于机器学习的城市空气质量预测模型分析[J].现代信息科技,2025,9(10):17-22.[5]李天辉,董驰,师文通,等. 基于小样本随机森林模型的低气压下室内设备空气放电故障识别方法研究[J/OL].高压电器,1-9[2026-04-02].https://link.cnki.net/urlid/61.1127.TM.20250509.1715.002.[6]彭聪.基于随机森林-贝叶斯优化的矿井复杂风网火灾诊断研究[D].中国矿业大学,2025.[7]王浩铮.基于机器学习的重庆市空气质量影响分析及预测研究[D].重庆三峡学院,2025.[8]任文宗,刘婕,邓玉婷,等. 基于RF回归和LSTM神经网络的空气污染耦合性研究及预测——以北京市为例[J].科学技术创新,2025,(10):22-26.[9]孙淑宁.东北三省主要城市空气质量影响因素分析与预测研究[D].黑龙江大学,2025.[10]Yi M ,Lin F . A Hybrid Air Quality Prediction Method Based on VAR and Random Forest[J].Journal of Computer and Communications,2025,13(02):142-154.[11]Xie Y ,Nhu N A ,Song P X , et al. Accounting for spatial variability with geo-aware random forest: A case study for US major crop mapping[J].Remote Sensing of Environment,2025,319114585-114585.[12]YANG Z ,GOKON H . Detecting high-risk traffic congestion during snow disasters: A random forest-based spatial model[J].Intelligence, Informatics and Infrastructure,2025,6(3):90-102.[13]韩晶晶,迪里努尔·牙生,雷雨虹,等. 基于聚类分型的随机森林O3浓度预测方法研究[J].沙漠与绿洲气象,2025,19(03):193-200.[14]程云. 合肥市空气质量特征分析与空气质量指数预测方法研究[J].合肥师范学院学报,2024,42(06):49-55128.[15]Tchakoucht A T ,Elkari B ,Chaibi Y , et al. Random forest with feature selection and K-fold cross validation for predicting the electrical and thermal efficiencies of air based photovoltaic-thermal systems[J].Energy Reports,2024,12988-999.致谢本论文的顺利完成离不开各位老师、同学与亲友的鼎力支持和无私帮助在此谨致以最诚挚的谢意。首先我要衷心感谢我的指导老师从城市空气质量等级预测系统的选题、框架设计到具体开发与论文撰写老师都给予了我耐心细致的指导严谨的治学态度、深厚的专业素养和求真务实的科研精神让我受益匪浅也为我今后的学习和工作树立了榜样。感谢河南师范大学为我提供了良好的学习环境和科研平台学校浓厚的学术氛围、完善的教学设施为本次毕业设计和论文创作奠定了坚实基础。同时感谢各授课老师在大学期间的悉心教导他们传授的专业知识和技能是我完成本系统开发和论文撰写的重要支撑让我能够将理论与实践有机结合。最后感谢我的同学和亲友们在系统开发遇到困难时他们给予我鼓励和技术上的协助在论文修改过程中他们提出宝贵建议帮我完善内容。感谢家人一直以来的理解、支持与包容是他们的默默付出让我能够全身心投入到学习和毕业设计中。在此向所有关心和帮助过我的人表示最衷心的感谢
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