feat: 完成模型训练/评估/Web大屏/LaTeX论文框架

- LSTM-Attention模型(983K参数) + XGBoost基线 - Flask API后端(4端点) + ECharts可视化大屏(6面板) - LaTeX学位论文完整框架(7章+参考文献) - ERA5下载脚本(CDS逐月并行下载) - README项目文档 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
2026-05-26 21:01:42 +08:00
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+# 银发群体高温多时间尺度预警和服务优化可视化研究
+
+本科毕业设计 — 河南理工大学计算机科学与技术学院
+
+## 概述
+
+本项目针对焦作市和郑州市老年群体，构建了基于 LSTM-Attention 的多时间尺度高温健康风险预警模型，并开发了 ECharts 可视化大屏系统。
+
+### 核心功能
+
+- **多时间尺度预警**：短期（1-3天）、中期（7天）、长期（30天）三级高温健康风险预测
+- **深度学习模型**：BiLSTM + Multi-Head Attention，三头输出同时预测三个时间尺度
+- **基线对比**：XGBoost 三分类器，验证深度学习方法有效性
+- **可视化大屏**：6 面板深色科技蓝风格 Web 大屏，含温度趋势、风险预警、人口统计等
+- **完整论文**：LaTeX 学位论文，含 7 个章节 + 参考文献 + 附录
+
+### 技术栈
+
+| 层 | 技术 |
+|----|------|
+| 数据处理 | Python, xarray, pandas, numpy |
+| 气象数据 | ERA5-Land (CDS API) |
+| 深度学习 | PyTorch 2.12, CUDA 12.6 |
+| 传统模型 | XGBoost, scikit-learn |
+| Web 后端 | Flask |
+| 可视化 | ECharts 5.5 |
+| 包管理 | uv |
+| 论文 | LaTeX (XeLaTeX + ctexbook) |
+
+## 环境配置
+
+### 系统要求
+
+- Python 3.13
+- NVIDIA GPU (推荐，RTX 4060 或以上)
+- Windows 11 / Linux
+
+### 安装
+
+```bash
+# 创建虚拟环境
+uv venv --python "D:\settings\Language\Python\Python 3.13.13\python.exe"
+
+# 安装依赖
+uv pip install -e .
+```
+
+### CDS API 配置（数据下载必需）
+
+1. 注册 Copernicus CDS 账号：https://cds.climate.copernicus.eu/
+2. 获取 API Key
+3. 创建 `~/.cdsapirc`：
+```
+url: https://cds.climate.copernicus.eu/api
+key: <UID>:<API_KEY>
+```
+
+## 运行指南
+
+### 1. 数据获取与预处理
+
+```bash
+# 下载 ERA5 气象数据（需要 CDS API 配置）
+python -m src.data.download_era5
+
+# 收集死亡率与人口数据
+python -m src.data.collect_mortality
+
+# 运行预处理管道
+python -m src.data.preprocess
+```
+
+### 2. 探索性数据分析
+
+```bash
+jupyter notebook notebooks/eda.ipynb
+```
+
+### 3. 模型训练
+
+```bash
+# 训练 LSTM-Attention 模型
+python -m src.models.train
+
+# 模型评估与对比
+python -m src.models.evaluate
+```
+
+### 4. 启动可视化大屏
+
+```bash
+python -m src.web.app
+# 浏览器打开 http://localhost:5005
+```
+
+### 5. 论文编译
+
+```bash
+cd thesis
+make
+# 或手动: xelatex main && biber main && xelatex main && xelatex main
+```
+
+## 项目结构
+
+```
+project/
+├── data/
+│   ├── raw/era5/          # ERA5 原始 NetCDF 文件
+│   ├── processed/         # 预处理后 CSV 和 NPZ 序列
+│   └── external/          # 死亡率/人口/暴露反应数据
+├── src/
+│   ├── data/              # 数据获取与预处理
+│   │   ├── download_era5.py
+│   │   ├── collect_mortality.py
+│   │   └── preprocess.py
+│   ├── models/            # 模型定义与训练
+│   │   ├── lstm_attention.py
+│   │   ├── xgboost_baseline.py
+│   │   ├── train.py
+│   │   └── evaluate.py
+│   ├── web/               # Web 可视化
+│   │   ├── app.py
+│   │   └── static/index.html
+│   └── utils/
+│       └── config.py      # 全局配置
+├── notebooks/
+│   └── eda.ipynb          # 探索性数据分析
+├── outputs/
+│   ├── models/            # 训练好的模型权重
+│   ├── figures/           # 论文和评估图表
+│   └── logs/              # 训练日志
+├── thesis/                # LaTeX 学位论文
+│   ├── main.tex
+│   ├── chapters/          # 各章节 tex 文件
+│   ├── refs.bib           # 参考文献
+│   └── Makefile
+└── docs/superpowers/      # 设计文档和计划
+```
+
+## 模型架构
+
+```
+输入 (14天气象序列)
+  → Linear 嵌入 (16 → 128)
+  → 2层 BiLSTM (128, dropout=0.3)
+  → Multi-Head Attention (4 heads)
+  → Linear 投影 (256 → 128)
+  → 三头输出
+     ├── 短期头 (128→64→4)
+     ├── 中期头 (128→64→4)
+     └── 长期头 (128→64→4)
+```
+
+总参数量：~983K
+
+## 风险等级定义
+
+| 等级 | 条件 | 颜色 |
+|------|------|------|
+| 低风险 | 体感温度 < 32°C | 绿 |
+| 中风险 | 体感温度 32-35°C | 黄 |
+| 高风险 | 体感温度 35-38°C 或连续 3 天 >35°C | 橙 |
+| 严重风险 | 体感温度 >= 38°C 且连续 3 天 >35°C | 红 |
+
+## 数据来源
+
+| 数据 | 来源 | 时间范围 |
+|------|------|----------|
+| 气象数据 | ERA5-Land (Copernicus CDS) | 2010-2024 |
+| 死亡率 | 中国卫生健康统计年鉴 | 2010-2023 |
+| 暴露反应曲线 | Chen et al. (2018) Lancet Planet Health | — |
+| 人口数据 | 第七次全国人口普查 (2020) | 2020 |
+| 老龄化率 | 河南省统计年鉴 | 2010-2023 |