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项目背景与目标

本项目旨在基于Spring Boot框架构建一个云南省天气预报预测系统，利用长短期记忆网络（LSTM）模型对历史气象数据进行深度学习分析，实现对未来天气状况的智能预测。系统以云南省内多个主要城市的气象观测数据为基础，涵盖温度、湿度、降水量、风速等关键指标，通过时间序列建模提升预测精度。

技术架构设计

系统采用前后端分离架构，后端基于Spring Boot搭建微服务架构，提供RESTful API接口；前端使用Vue.js或React实现可视化界面展示。数据存储层采用MySQL数据库保存原始气象数据及预测结果，辅以Redis缓存高频查询数据以提高响应速度。

数据采集与预处理

从中国气象局公开数据平台、第三方气象API（如和风天气、阿里云天池）获取云南省16个地州市近5年逐小时/逐日气象数据。数据包括气温、相对湿度、气压、降水量、风速、能见度等字段。预处理阶段完成缺失值填充、异常值检测、归一化处理，并按时间窗口划分训练集与测试集，确保时间序列连续性。

LSTM模型构建与训练

使用Python中的TensorFlow/Keras库构建LSTM神经网络模型。输入为过去72小时的多变量时间序列数据，输出为未来24小时的温度、降水概率等关键参数。模型结构包含多个堆叠的LSTM层，搭配Dropout层防止过拟合，采用Adam优化器与均方误差（MSE）损失函数进行训练。训练过程中引入早停机制与学习率衰减策略，提升泛化能力。

模型集成与接口对接

将训练好的LSTM模型导出为HDF5格式文件，通过Python脚本封装为独立推理服务。Spring Boot后端通过调用该服务接口，接收预测结果并转换为JSON格式返回给前端。使用Feign Client或RestTemplate实现服务间通信，支持分布式部署与负载均衡。

系统功能模块

• 实时天气查询：展示当前城市气象状态。
• 天气趋势预测：基于LSTM模型提供未来7天逐日预报。
• 预警信息推送：当预测出现极端天气（如暴雨、高温）时触发告警。
• 数据可视化：通过ECharts或AntV图表展示历史趋势与预测曲线。
• 用户权限管理：支持管理员与普通用户角色区分，保障数据安全。

部署与运维

系统部署于Linux服务器，使用Docker容器化技术打包应用与依赖环境，通过Nginx反向代理对外提供服务。日志采用Logback记录，结合ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）实现集中式日志分析。定时任务通过Quartz或Spring Task定期更新数据并重新训练模型。

创新点与价值

• 结合地理区域特性优化模型输入特征，提升云南复杂地形下的预测准确性。
• 实现“数据—模型—服务—应用”全链路闭环，具备可扩展性与工程落地能力。
• 支持移动端适配，便于公众获取本地化天气服务，助力智慧城市建设。

项目成果

最终交付一套完整的天气预测系统原型，包含可运行的Spring Boot后端代码、训练好的LSTM模型文件、前端可视化页面及详细文档说明。系统在测试集上达到平均绝对误差（MAE）低于1.8℃，降水预测准确率超过75%，具备实际应用潜力。

项目技术支持

后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot/Springcloud分布式微服务)-idea/eclipse
2.Nodejs(Express/koa)+Vue.js -vscode
3.python(django/flask)–pycharm/vscode
4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
数据库工具：Navicat/SQLyog/ MySQL Workbench等都可以

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