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