diff --git a/CLAUDE.md b/CLAUDE.md
new file mode 100644
index 0000000..0147722
--- /dev/null
+++ b/CLAUDE.md
@@ -0,0 +1,83 @@
+# CLAUDE.md
+
+## 项目概述
+
+本科毕业设计：银发群体高温多时间尺度预警和服务优化可视化研究。为焦作市和郑州市老年群体构建基于 ERA5-Land 气象数据的高温健康风险预警模型（XGBoost + LSTM-Attention），并开发 Flask+ECharts 可视化大屏。
+
+## 技术栈
+
+- **Python 3.13**（uv 管理虚拟环境 `.venv`）
+- **PyTorch 2.12.0+cu126**（GPU 训练，RTX 4060 Laptop 8GB）
+- **XGBoost 2.0+** / **Scikit-learn 1.3+**
+- **Flask 3.0+** / **ECharts 5.5**
+- **LaTeX**（XeLaTeX + ctexbook，中文字体 STSong/Noto Sans SC/FangSong）
+- **xarray + h5netcdf + h5py**（NetCDF4 读取）
+
+## 常用命令
+
+```bash
+# 环境
+uv sync                    # 同步依赖（含 CUDA PyTorch）
+uv run python -c "..."     # 运行 Python 代码
+
+# 数据管线
+uv run python -m src.data.download_era5    # CDS API 下载 ERA5
+uv run python -m src.data.extract_zips     # ZIP→NetCDF 解压
+uv run python -m src.data.preprocess       # 预处理管线
+
+# 模型
+uv run python -m src.models.train          # 训练 LSTM
+uv run python -m src.models.evaluate       # 评估 + XGBoost 训练
+
+# Web
+uv run python -m src.web.app               # 启动 Flask (localhost:5005)
+
+# 论文
+cd thesis && xelatex -interaction=nonstopmode main && xelatex -interaction=nonstopmode main
+
+# Git
+git push origin main     # 推送到 Gitea
+```
+
+## 项目结构
+
+```
+src/
+├── data/
+│   ├── download_era5.py       # CDS API 逐月下载（360文件）
+│   ├── extract_zips.py        # ZIP 解压（CDS 新格式适配）
+│   ├── preprocess.py          # 8步预处理管线（597行）
+│   └── collect_mortality.py   # 死亡率/人口数据整理
+├── models/
+│   ├── lstm_attention.py      # LSTM-Attention 模型（983K参数）
+│   ├── xgboost_baseline.py    # XGBoost 三分类器基线
+│   ├── train.py               # 训练脚本（Focal Loss + 早停）
+│   └── evaluate.py            # 评估对比 + 图表生成
+├── web/
+│   ├── app.py                 # Flask 4端点 (predict/history/stats/index)
+│   └── static/index.html      # ECharts 6面板大屏（~800行）
+└── utils/config.py            # 全局配置（城市坐标/超参数/路径）
+```
+
+## 关键路径
+
+| 路径 | 说明 |
+|------|------|
+| `data/raw/era5/{city}/` | 每城 180 个 NetCDF 月文件 |
+| `data/processed/` | NPZ 序列 + CSV 特征（gitignored） |
+| `outputs/models/best_model.pt` | LSTM 最佳 checkpoint（12MB，gitignored） |
+| `outputs/figures/` | 评估图表（PNG, 300dpi） |
+| `outputs/logs/` | 训练日志 |
+| `thesis/main.pdf` | 编译后 PDF（56页） |
+
+## 运行注意事项
+
+- CDS 下载很慢（约5天），使用单线程 + 5次指数退避重试，中断后可直接重启（已存在文件自动跳过）
+- CDS 迁移后返回 ZIP 格式，需要 `extract_zips.py` 解压（文件头魔数检测 PK→ZIP）
+- NetCDF 读取用 `h5netcdf` 引擎，不要用 `netcdf4`（Windows 需额外 DLL）
+- 论文编译需 XeLaTeX + STSong/Noto Sans SC/FangSong 字体（Windows 自带或在系统字体目录）
+- 类别极度不平衡（低风险 94-96%），LSTM 多次调优未收敛，XGBoost 为主力模型
+
+## 远程仓库
+
+Gitea: `git@lhy-git.liuhangyv.top:Serendipity/elderly-heat-warning.git`
diff --git a/README.md b/README.md
index a0ff9a5..ebdb565 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -2,57 +2,56 @@
 
 本科毕业设计 — 河南理工大学计算机科学与技术学院
 
-## 概述
+## 项目概述
 
-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。
+针对焦作市和郑州市老年群体，利用 ERA5-Land 气象再分析数据（2010-2024年），构建了基于 XGBoost 和 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
+### 核心成果
 
-- **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
+- **数据集**：109.6万条序列样本（14天×19特征），覆盖短期(3d)/中期(7d)/长期(30d)预测
+- **XGBoost 模型**：短期 F1=0.933，中期 F1=0.920，长期 F1=0.858（主力模型）
+- **LSTM-Attention 模型**：983K 参数，BiLSTM+MHA，Focal Loss 训练（受限于类别不平衡）
+- **可视化大屏**：Flask + ECharts 5.5，深色科技蓝风格，6 面板
+- **学位论文**：LaTeX 编写的 7 章本科毕业论文，56 页，GB/T 7714 参考文献
 
 ### 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 |
+| 数据获取 | ERA5-Land (CDS API), cdsapi 0.7.7 |
+| 数据处理 | Python 3.13, xarray, h5netcdf, h5py, pandas, numpy |
+| 深度学习 | PyTorch 2.12.0+cu126 (CUDA 12.6) |
+| 传统模型 | XGBoost 2.0+, scikit-learn 1.3+ |
+| Web 后端 | Flask 3.0+ |
+| 前端 | ECharts 5.5, CSS Grid, Glassmorphism |
 | 包管理 | uv |
-| 论文 | LaTeX (XeLaTeX + ctexbook) |
+| 论文 | LaTeX (XeLaTeX + ctexbook), GB/T 7714 |
 
 ## 环境配置
 
 ### 系统要求
 
 - Python 3.13
-- NVIDIA GPU (推荐，RTX 4060 或以上)
+- NVIDIA GPU（推荐 RTX 4060+，8GB VRAM；CPU 也可运行但训练较慢）
 - 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 .
+uv venv
+# 安装依赖（含 CUDA PyTorch）
+uv sync
 ```
 
-### CDS API 配置（数据下载必需）
+### ERA5 数据下载配置
 
 1. 注册 Copernicus CDS 账号：https://cds.climate.copernicus.eu/
-2. 获取 API Key
+2. 接受 ERA5-Land 数据许可协议
 3. 创建 `~/.cdsapirc`：
 ```
 url: https://cds.climate.copernicus.eu/api
-key: <UID>:<API_KEY>
+key: <your-api-key>
 ```
 
 ## 运行指南
@@ -60,115 +59,129 @@ key: <UID>:<API_KEY>
 ### 1. 数据获取与预处理
 
 ```bash
-# 下载 ERA5 气象数据（需要 CDS API 配置）
+# 下载 ERA5 数据（焦作+郑州，各180个月，预计耗时约5天）
 python -m src.data.download_era5
 
-# 收集死亡率与人口数据
-python -m src.data.collect_mortality
+# 解压 ZIP 格式 NetCDF 文件（CDS 新格式）
+python -m src.data.extract_zips
 
-# 运行预处理管道
+# 运行预处理管线（耗时约27分钟）
 python -m src.data.preprocess
 ```
 
-### 2. 探索性数据分析
-
-```bash
-jupyter notebook notebooks/eda.ipynb
-```
-
-### 3. 模型训练
+### 2. 模型训练与评估
 
 ```bash
 # 训练 LSTM-Attention 模型
 python -m src.models.train
 
-# 模型评估与对比
+# 模型评估（含 XGBoost 训练 + 对比图表生成）
 python -m src.models.evaluate
 ```
 
-### 4. 启动可视化大屏
+### 3. 启动可视化大屏
 
 ```bash
 python -m src.web.app
-# 浏览器打开 http://localhost:5005
+# 浏览器访问 http://localhost:5005
 ```
 
-### 5. 论文编译
+### 4. 编译论文
 
 ```bash
 cd thesis
-make
-# 或手动: xelatex main && biber main && xelatex main && xelatex main
+xelatex -interaction=nonstopmode main
+xelatex -interaction=nonstopmode main
+# 或使用 Makefile: make
 ```
 
 ## 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
+│   ├── raw/era5/           # ERA5 NetCDF 文件（焦作180+郑州180）
+│   ├── processed/          # 预处理后 NPZ 序列和 CSV 特征
+│   └── 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
+│   ├── data/
+│   │   ├── download_era5.py      # CDS API 下载
+│   │   ├── extract_zips.py       # ZIP→NetCDF 解压
+│   │   ├── preprocess.py         # 预处理管线（597行, 8步）
+│   │   └── collect_mortality.py  # 死亡率数据整理
+│   ├── models/
+│   │   ├── lstm_attention.py     # LSTM-Attention 模型定义
+│   │   ├── xgboost_baseline.py   # XGBoost 基线
+│   │   ├── train.py              # 训练脚本（365行）
+│   │   └── evaluate.py           # 评估脚本（295行）
+│   ├── web/
+│   │   ├── app.py                # Flask 后端（4 API）
+│   │   └── static/index.html     # ECharts 大屏（6面板）
 │   └── utils/
-│       └── config.py      # 全局配置
+│       └── config.py             # 全局配置常量
 ├── notebooks/
-│   └── eda.ipynb          # 探索性数据分析
+│   └── 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
+│   ├── models/                   # best_model.pt (12MB)
+│   ├── figures/                  # 混淆矩阵/模型对比图
+│   └── logs/                     # 训练日志
+└── thesis/                       # LaTeX 学位论文（56页）
+    ├── main.tex                  # 主文件（~130行结构）
+    ├── chapters/                 # 12个章/附录 tex 文件
+    │   ├── abstract.tex
+    │   ├── ch1-intro.tex ~ ch7-conclusion.tex
+    │   ├── references.tex
+    │   ├── acknowledgments.tex
+    │   └── appendix-*.tex        # 附录A~C
+    └── refs.bib
 ```
 
 ## 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)
+输入 (14天 × 19特征)
+ → Linear 投影 (19 → 128)
+ → 2层 BiLSTM (128, dropout=0.3)
+ → Multi-Head Self-Attention (4 heads, d_k=32)
+ → LSTM 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：983,628
 
-总参数量：~983K
+## 实验结果
+
+| 时间尺度 | 指标 | XGBoost | LSTM-Attention |
+|---------|------|---------|----------------|
+| 短期(3d) | Accuracy | **0.9908** | 0.9263 |
+| 短期(3d) | F1-Macro | **0.9325** | 0.2404 |
+| 中期(7d) | Accuracy | **0.9886** | 0.9259 |
+| 中期(7d) | F1-Macro | **0.9195** | 0.2404 |
+| 长期(30d)| Accuracy | **0.9782** | 0.9260 |
+| 长期(30d)| F1-Macro | **0.8576** | 0.2404 |
+
+XGBoost 在三个时间尺度上均大幅领先。LSTM 受限于极度类别不平衡（低风险类占94-96%），经6轮调优未收敛。
 
 ## 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 |
+| 等级 | 体感温度 | 颜色 |
+|------|---------|------|
+| 0级 低风险 | HI < 32°C | 绿 |
+| 1级 中风险 | 32 ≤ HI < 35°C | 黄 |
+| 2级 高风险 | 35 ≤ HI < 38°C | 橙 |
+| 3级 严重风险 | HI ≥ 38°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 | — |
+| 体感温度 | NOAA Rothfusz 公式 | — |
+| 相对湿度 | Magnus 公式 | — |
+| 暴露反应曲线 | Chen et al. (2018) Lancet Planetary 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 |
+
+## 仓库
+
+https://lhy-git.liuhangyv.top/Serendipity/elderly-heat-warning