🔥作者：it毕设实战小研🔥
💖简介：java、微信小程序、安卓；定制开发，远程调试 代码讲解，文档指导，ppt制作💖
精彩专栏推荐订阅：在下方专栏👇🏻👇🏻👇🏻👇🏻
Java精彩实战毕设项目案例
小程序精彩项目案例
Python大数据项目案例

​💕💕文末获取源码

---

本次文章主要是介绍基于大数据+随机森林挖掘技术的台风灾害预测系统

1、台风灾害预测系统-前言介绍

1.1背景

台风作为破坏力极强的自然灾害，每年给沿海地区造成巨大经济损失和人员伤亡，传统的台风监测与预警方法往往依赖单一数据源和简单统计模型，在预测精度和时效性方面存在明显不足。随着气候变化加剧，台风活动频率增加且强度不断提升，如何运用先进技术手段提高台风灾害预测的准确性和实用性，成为当前亟待解决的重要问题；基于此背景，开发一套集数据采集、智能预测和可视化分析于一体的台风灾害预测系统显得尤为必要。

1.2课题功能、技术

本课题设计并实现了基于大数据挖掘技术的台风灾害预测系统，采用Python爬虫技术从自然灾害管理平台获取海量台风历史数据，运用随机森林算法构建台风风力、风速和中心气压的预测模型。系统基于Django框架搭建后端服务，Vue框架开发前端界面，MySQL数据库存储台风数据，并通过Echarts技术实现台风轨迹、强度变化等多维度可视化展示；系统具备用户查看台风信息、管理员数据管理以及大屏分析等完整功能模块，为台风监测预警提供了技术支撑。

1.3 意义

该系统通过整合多源台风数据并运用机器学习算法，显著提升了台风关键参数的预测精度，为政府部门制定防灾减灾策略提供了科学依据。系统的可视化分析功能使复杂的气象数据更加直观易懂，有助于提高公众的防灾意识和应急响应能力，对推动台风灾害预测技术发展和保障人民生命财产安全具有重要现实意义。

2、台风灾害预测系统-研究内容

1、台风数据采集与处理：系统通过Python爬虫技术从自然灾害管理平台实时获取台风相关数据，包括台风路径、风速、中心气压、移动方向、风力等级等关键信息。数据采集完成后，运用数据清洗技术去除无效记录和异常值，对缺失数据进行合理填补，统一数据格式和标准，为后续建模分析奠定可靠基础。

2、预测模型构建与优化：基于历史台风数据，采用随机森林算法构建台风灾害预测模型，重点预测台风风力、风速和中心气压三个核心参数。通过特征工程提取影响台风发展的关键因子，调整模型参数以提升预测精度，并进行模型验证与性能评估。

3、数据存储与管理：利用MySQL数据库建立台风数据存储体系，设计合理的数据表结构存储台风基础信息、预测结果和用户数据。实现数据的高效查询和管理功能，支持历史数据回溯和实时数据更新。

4、可视化分析与展示：前端采用Vue框架结合Echarts技术，开发台风轨迹图、风速变化曲线、气压分布图等多种可视化组件。构建大屏分析系统，直观展示台风发生时间、移动轨迹、强度变化等信息，便于用户理解和决策。

5、系统架构设计与部署：后端基于Django框架构建系统架构，实现用户权限管理、数据接口开发、预测模型调用等核心功能。前后端通过RESTful API进行数据交互，完成系统集成后进行功能测试和性能优化，确保系统运行稳定高效。

3、台风灾害预测系统-开发技术与环境

• 开发语言：Python
• 后端框架：Django
• 大数据：Hadoop+Spark+Hive
• 前端：Vue
• 数据库：MySQL
• 算法：随机森林预测模型
• 开发工具：pycharm

4、台风灾害预测系统-功能介绍

亮点：（爬虫【自然灾害管理平台】、机器学习（随机森林预测模型）、Echarts可视化）

1、用户功能：登录注册、查看台风灾害、查看台风预测。

2、管理员功能：台风灾害管理、台风预测管理、用户管理、个人中心。

3、大屏可视化分析：台风风速、中心气压、台风风力、台风灾害、台风发生时间、移动方向、风力强度。

4、算法：预测风力、预测风速、预测中心气压。

5、台风灾害预测系统-论文参考

6、台风灾害预测系统-成果展示

6.1演示视频

6.2演示图片

☀️可视化大屏+预测☀️

☀️登录注册☀️

☀️台风灾害管理☀️

☀️台风预测管理☀️

☀️查看台风灾害☀️

☀️查看台风预测☀️

7、代码展示

1.随机森林预测【代码如下（示例）：】

class TyphoonPredictor:
    def __init__(self):
        """初始化台风预测器"""
        self.wind_speed_model = RandomForestRegressor(
            n_estimators=100,
            max_depth=15,
            min_samples_split=5,
            min_samples_leaf=2,
            random_state=42
        )
        self.wind_force_model = RandomForestRegressor(
            n_estimators=100,
            max_depth=15,
            min_samples_split=5,
            min_samples_leaf=2,
            random_state=42
        )
        self.pressure_model = RandomForestRegressor(
            n_estimators=100,
            max_depth=15,
            min_samples_split=5,
            min_samples_leaf=2,
            random_state=42
        )
        self.scaler = StandardScaler()
        self.is_trained = False
    
    def load_data(self, file_path):
        """加载台风历史数据"""
        try:
            data = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8')
            print(f"成功加载数据，共{len(data)}条记录")
            return data
        except Exception as e:
            print(f"数据加载失败: {e}")
            return None
    
    def feature_engineering(self, data):
        """特征工程处理"""
        # 时间特征提取
        data['datetime'] = pd.to_datetime(data['time'])
        data['month'] = data['datetime'].dt.month
        data['day'] = data['datetime'].dt.day
        data['hour'] = data['datetime'].dt.hour
        
        # 位置特征
        data['lat_diff'] = data['latitude'].diff().fillna(0)
        data['lon_diff'] = data['longitude'].diff().fillna(0)
        data['movement_speed'] = np.sqrt(data['lat_diff']**2 + data['lon_diff']**2)
        
        # 压力变化率
        data['pressure_change'] = data['pressure'].diff().fillna(0)
        
        # 温度相关特征
        if 'sea_temp' in data.columns:
            data['temp_pressure_ratio'] = data['sea_temp'] / (data['pressure'] + 1)
        
        # 选择预测特征
        feature_cols = [
            'latitude', 'longitude', 'month', 'day', 'hour',
            'movement_speed', 'pressure_change'
        ]
        
        # 添加可用的额外特征
        optional_features = ['sea_temp', 'humidity', 'wind_direction']
        for feature in optional_features:
            if feature in data.columns:
                feature_cols.append(feature)
        
        return data, feature_cols
    
    def train_models(self, data, feature_cols):
        """训练随机森林模型"""
        print("开始训练随机森林模型...")
        
        # 准备训练数据
        X = data[feature_cols].fillna(0)
        
        # 目标变量
        y_wind_speed = data['wind_speed'].fillna(data['wind_speed'].mean())
        y_wind_force = data['wind_force'].fillna(data['wind_force'].mean())
        y_pressure = data['pressure'].fillna(data['pressure'].mean())
        
        # 数据标准化
        X_scaled = self.scaler.fit_transform(X)
        
        # 训练风速预测模型
        print("训练风速预测模型...")
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
            X_scaled, y_wind_speed, test_size=0.2, random_state=42
        )
        self.wind_speed_model.fit(X_train, y_train)
        
        # 评估风速模型
        y_pred = self.wind_speed_model.predict(X_test)
        wind_speed_rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
        wind_speed_r2 = r2_score(y_test, y_pred)
        print(f"风速预测模型 - RMSE: {wind_speed_rmse:.2f}, R²: {wind_speed_r2:.3f}")
        
        # 训练风力预测模型
        print("训练风力预测模型...")
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
            X_scaled, y_wind_force, test_size=0.2, random_state=42
        )
        self.wind_force_model.fit(X_train, y_train)
        
        # 评估风力模型
        y_pred = self.wind_force_model.predict(X_test)
        wind_force_rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
        wind_force_r2 = r2_score(y_test, y_pred)
        print(f"风力预测模型 - RMSE: {wind_force_rmse:.2f}, R²: {wind_force_r2:.3f}")
        
        # 训练气压预测模型
        print("训练气压预测模型...")
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
            X_scaled, y_pressure, test_size=0.2, random_state=42
        )

2.大屏可视化【代码如下（示例）：】

// 启动数据更新
                startDataUpdate() {
                    this.dataUpdateTimer = setInterval(() => {
                        this.updateChartData();
                        this.updateStats();
                    }, 5000);
                },
                
                // 更新图表数据
                updateChartData() {
                    // 更新气压图表数据
                    if (this.chartInstances.pressure) {
                        const option = this.chartInstances.pressure.getOption();
                        const newPressure = 950 + Math.random() * 50;
                        const newWindSpeed = 20 + Math.random() * 40;
                        
                        option.series[0].data.shift();
                        option.series[0].data.push(newPressure);
                        option.series[1].data.shift();
                        option.series[1].data.push(newWindSpeed);
                        
                        this.chartInstances.pressure.setOption(option);
                    }
                },
                
                // 更新统计数据
                updateStats() {
                    // 模拟数据更新
                    if (Math.random() > 0.7) {
                        this.typhoonStats.active = Math.floor(Math.random() * 5) + 1;
                        this.warningInfo.windSpeed = Math.floor(Math.random() * 30) + 30;
                        this.warningInfo.pressure = Math.floor(Math.random() * 50) + 940;
                    }
                },
                
                // 响应式调整图表大小
                resizeCharts() {
                    Object.values(this.chartInstances).forEach(chart => {
                        if (chart && typeof chart.resize === 'function') {
                            chart.resize();
                        }
                    });
                },
                
                // 获取后端数据
                async fetchData() {
                    try {
                        const response = await axios.get('/api/typhoon/dashboard/');
                        // 处理返回的数据
                        if (response.data) {
                            this.typhoonStats = response.data.stats || this.typhoonStats;
                            this.warningInfo = response.data.warning || this.warningInfo;
                        }
                    } catch (error) {
                        console.error('数据获取失败:', error);
                    }
                }
            }
        }).mount('#app');
    </script>
</body>
</html>

8、结语（文末获取源码）

💕💕
Java精彩实战毕设项目案例
小程序精彩项目案例
Python大数据项目案例
💟💟如果大家有任何疑虑，或者对这个系统感兴趣，欢迎点赞收藏、留言交流啦！
💟💟欢迎在下方位置详细交流。