摘要：随着社会的不断进步，国家在飞速发展的同时，空气质量却越来越差。现如今的空气情况是，空气质量差会导致病人病情恶化，即使健康人群也可能会感染疾病；即便空气污染指数不高，由于长期吸入有害物质导致气管炎等疾病。因自然因素和人为因素导致空气质量下降，经常出现雾霾等极端现象以及绿色覆盖率下降。这一系列问题使得人们越来越关注空气质量，预测未来时间的空气质量可以给人们提供帮助。

空气质量分析系统通过查询并运用Python爬虫爬取相关的数据，对相关的数据在Mysql 8.0.15中存取。运用Pyecharts将相关的数据绘制成图表展示，展示图表主要以4个模块分别展示：历史数据模块，工业污染数据模块，空气质量分析模块，预测模块。基于历史数据，根据随机森林算法对未来天气的空气质量进行预测。本系统在Windows7的系统环境下，采用的开发工具为Pycharm和Sublime Text，将Mysql作为后台数据库，采用的编程语言为Python和Php，该系统的功能较为实用，安全性较高。

空气质量分析系统是通过运用爬虫爬取空气质量历史数据，对爬取的数据进行处理、展示、分析，从而了解济南地区的空气质量状况。基于空气质量历史数据的分析，运用随机森林算法对未来的空气质量AQI进行预测，人们出行提供有效帮助。

关键词：爬虫；空气质量；分析；预测；Python

目录

摘要

Abstract

第1章 前言- 1 -

1.1研究背景- 1 -

1.2国内外研究现状- 1 -

1.2.1国外研究现状- 1 -

1.2.2国内研究现状- 1 -

1.3研究目的和意义- 2 -

1.3.1研究目的- 2 -

1.3.2研究意义- 2 -

1.4全文组织结构- 2 -

第2章 空气质量分析系统的相关技术- 4 -

2.1系统环境简介- 4 -

2.1.1系统运行环境简介- 4 -

2.1.2系统开发语言PHP简介- 4 -

2.1.3系统开发语言Python简介- 4 -

2.1.4系统前端开发语言简介- 4 -

2.1.5系统开发环境简介- 4 -

2.2系统数据库简介- 4 -

2.3随机森林算法简介- 4 -

2.4爬虫的简介- 4 -

2.4.1什么是爬虫- 5 -

2.4.2爬虫的本质- 5 -

第3章空气质量分析系统需求分析- 6 -

3.1空气质量分析系统功能性需求概述- 6 -

3.1.1系统概述- 6 -

3.1.2系统功能需求- 6 -

3.2空气质量预测系统开发的可行性研究- 7 -

3.2.1技术可行性- 7 -

3.2.2经济可行性- 7 -

3.2.3操作可行性- 7 -

第4章 随机森林算法- 8 -

4.1决策树- 8 -

4.2随机森林- 9 -

4.2.1随机抽样- 10 -

4.2.2用于拆分节点的随机特征子集- 10 -

4.2.3 特征重要性- 10 -

第5章 数据库设计- 12 -

5.1数据库表设计- 12 -

5.2数据库表的创建- 13 -

第6章 空气质量分析系统的设计- 15 -

6.1爬虫模块- 15 -

6.2图表展示模块- 17 -

6.3空气质量分析模块- 18 -

6.4空气质量预测模块- 19 -

第7章 空气质量分析系统实现- 20 -

7.1主界面- 20 -

7.2历史数据展示页面- 20 -

7.3工业污染数据界面- 22 -

7.4空气质量分析界面- 23 -

7.4.1 空气质量分析界面- 23 -

7.4.2 空气质量预测界面- 23 -

第8章 系统测试- 30 -

8.1测试方法- 30 -

8.2测试过程- 30 -

8.2.1爬虫模块测试- 30 -

8.2.2预测模块测试- 30 -

8.2.3界面展示测试- 31 -

第9章 总结与展望- 33 -

9.1总结- 33 -

9.2 展望- 33 -

参 考 文 献- 34 -

致  谢- 35 -