精彩专栏推荐订阅在下方主页作者主页计算机毕设木哥 文章目录一、项目介绍二、视频展示三、开发环境四、系统展示五、代码展示六、项目文档展示七、项目总结font color#fe2c24 大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦 一、项目介绍城市机动车保有量持续走高尾气排放和空气质量问题更受关注可排放、车辆结构、气象与区域差异等多类指标常散落在表格里对比和排查起来费劲管理与研究侧也缺少一套能把多维结果放到同一界面对照的工具。本文通过开发一个基于大数据的城市尾气排放数据可视化分析系统用以帮助优化城市排放数据的多维展示与画像识别。本系统采用 Hadoop、Spark 做存储与分布式聚合分析用 Python 与 scikit-learn 做聚类和异常检测后端为 Django前端为 Vue 与 ECharts结果写入 MySQL。功能上提供用户管理与尾气排放信息管理并覆盖城市概览、时间趋势、区域差异、车辆结构、排放特征、气象影响、城市画像七类可视化分析另配可视化大屏集中看关键结果。经过系统测试本系统能满足管理员维护账号与排放明细、查看七维分析与大屏总览的需求也能满足普通用户查阅排放信息与分析结果的需求对城市尾气相关的数据对照与毕业设计实践有参考意义。二、视频展示计算机毕业设计选题推荐基于大数据的城市尾气排放数据可视化三、开发环境大数据技术Hadoop、Spark、Hive开发技术Python、Django框架、Vue、Echarts软件工具Pycharm、DataGrip、Anaconda可视化 工具 Echartsscikit-learnK-Means、Isolation Forest、PCA四、系统展示登录模块五、代码展示# data_preprocessing.py节选COLUMN_MAPPING{城市:city,省份:province,区域:region,CO2排放量_吨每日:co2_emission,AQI指数:aqi,# ... 其余字段同理}PROVINCE_FULL_NAME_MAP{内蒙古:内蒙古自治区,广西:广西壮族自治区,新疆:新疆维吾尔自治区,西藏:西藏自治区,宁夏:宁夏回族自治区,}dfpd.read_csv(local_data_path,encodingutf-8)df.rename(columnsCOLUMN_MAPPING,inplaceTrue)df[province]df[province].replace(PROVINCE_FULL_NAME_MAP)df[date]pd.to_datetime(df[date],errorscoerce).dt.strftime(%Y-%m-%d)forcol_nameindf.select_dtypes(include[float64,float32]).columns: df[col_name]df[col_name].round(2)output_fileSCRIPT_DIR /output/ f{DATASET_NAME}_preprocessed_data.csvdf.to_csv(output_file,encodingutf-8,indexFalse)# time_trend_analysis.py节选defyearly_emission_trend_analysis(input_df):resultinput_df.groupBy(year).agg(spark_round(spark_avg(col(co2_emission).cast(double)),2).alias(avg_co2_emission),spark_round(spark_avg(col(co_emission).cast(double)),2).alias(avg_co_emission),spark_round(spark_avg(col(nox_emission).cast(double)),2).alias(avg_nox_emission),spark_round(spark_avg(col(pm25_contribution).cast(double)),2).alias(avg_pm25_contribution)).orderBy(year)output_dirSCRIPT_DIR/output/f{ANALYSIS_TYPE}_analysisoutput_dir.mkdir(parentsTrue,exist_okTrue)output_fileoutput_dir/yearly_emission_trend_analysis.csvresult.toPandas().to_csv(output_file,encodingutf-8,indexFalse)# city_profile_analysis.py节选defcity_cluster_analysis(input_df):feature_cols[vehicle_count,nev_ratio,avg_vehicle_age,co2_emission,co_emission,nox_emission,pm25_contribution,aqi,avg_temp,population,gdp]agg_exprs[spark_round(spark_avg(col(c).cast(double)),2).alias(c)forcinfeature_cols]pdfinput_df.groupBy(city).agg(*agg_exprs).toPandas()X_scaledStandardScaler().fit_transform(pdf[feature_cols].values.astype(float))kmeansKMeans(n_clusters4,n_init10,random_state42)pdf[cluster_id]kmeans.fit_predict(X_scaled)# 按各簇 CO2 均值升序贴业务标签cluster_centerspdf.groupby(cluster_id)[feature_cols].mean()ordercluster_centers[co2_emission].sort_values().index.tolist()label_seq[低排放群,中低排放群,中高排放群,高排放群]cluster_label_map{cid:label_seq[i]fori,cidinenumerate(order)}pdf[cluster_label]pdf[cluster_id].map(cluster_label_map)pdf[[city,cluster_id,cluster_label]].to_csv(SCRIPT_DIR/output/city_profile_analysis/city_cluster_analysis.csv,encodingutf-8,indexFalse)六、项目文档展示七、项目总结本课题围绕城市尾气排放数据完成了从预处理、Spark 多维分析到 Web 可视化的整套实现。系统覆盖城市概览、时间趋势、区域差异、车辆结构、排放特征、气象影响与城市画像七个分析方向并结合 K-Means 分群、Isolation Forest 异常检测与 PCA 综合评分把排放高低、结构差异和异常城市说清楚前端用图表页与可视化大屏展示结果同时提供用户与尾气排放信息管理。整体来看系统能支撑排放数据的对照查阅与画像识别对城市尾气治理相关的数据分析与毕业设计实践具有参考价值。大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦 作者主页计算机毕设木哥
