论文总字数：30394字

摘 要

随着信息技术的不断发展，继微信用户广泛程度不断扩大之后，微信小程序逐渐走进人们的视线中。越来越多的应用开始以微信小程序的方式呈现，使得更多的人开始关注微信小程序，并在人们的日常生活中发挥着重要作用。人们日常生活的出行受天气所影响，人们可以通过天气预报应用及时获得天气的状况和变化从而做好各个方面的计划和措施。目前中国的天气预报系统已经非常完善，目前市场上常见的应用有墨迹天气、百度天气、中国气象网等。

本论文利用js制作前端、MySQL设计数据库和SSM框架部署后台，在微信开发者工具上设计一款实现实时天气预报系统，它既能提供天气查询功能，又能提供其他功能（如新闻阅读、上传相册等）。同时，爬取历史空气质量指数，利用机器学习sklearn框架对数据进行分析，构建合适的模型，预测未来的空气质量指数，将结果展示在微信小程序上。

关键词：天气预报系统 微信小程序 MySQL 机器学习

Design and Implementation of Real-Time Weather Forecast

System Based on WeChat Mini Program summary

Abstract

With the continuous development of information technology, following the continuous expansion of WeChat users, WeChat applets have gradually entered into the sight of people. More and more applications are beginning to show up as WeChat applets and play an indispensable role in people's daily lives. Weather is related to people's daily lives in travelling. People can get weather crashes and changes in time through weather forecast applications to make plans and measures. At present, weather forecast system has been very perfect in China, the common applications on the market including ink weather, Baidu weather, China Meteorological Network and so on.

This paper uses js to create the front end, MySQL to design database and SSM framework to deploy the backend, and design a real-time weather forecasting system on WeChat developer tools, which can provide weather query functions and other functions (such as news reading, upload mood, etc.). At the same time, crawl the historical air quality index, use the sklearn machine learning framework to analyze the data, build an appropriate model, predict the future air quality index, and display the results on the WeChat applet.

Keywords:  Weather forecast system WeChat applet MySQL Machine learning

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 课题背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.2.1 国内研究现状 1

1.2.1 国外研究现状 1

1.3 课题研究内容 2

1.4 平台的选择 2

1.5 系统开发 3

1.6 论文结构 3

第二章 课题相关技术 5

2.1 微信小程序整体框架 5

2.2 SSM框架 6

2.2.1 产生背景 6

2.2.2 SSM框架 7

2.2.3 SSM框架的利弊 8

2.3 相关环境 8

2.4 本章小结 9

第三章 机器学习算法 10

3.1 sklearn库 10

3.2 机器学习算法简介 10

3.2.1 决策树 10

3.2.2 随机森林 11

3.2.3 线性回归 12

3.3 本章小结 12

第四章 微信小程序的设计 13

4.1 系统功能概述 13

4.2 系统用例分析 13

4.2.1 天气模块 13

4.2.2 新闻模块 14

4.2.3 个人中心模块 15

4.3 系统总体结构 16

4.4 数据库设计 17

4.4.1 用户表 18

4.4.2 相册表 19

4.5 本章小结 19

第五章 微信小程序的实现 20

5.1 小程序基本功能 20

5.1.1 天气查询功能 20

5.1.2 新闻功能 23

5.1.2 个人账号注册登录功能 25

5.1.3相册上传功能 26

5.2其他功能 28

5.2.1 动画 28

5.2.2 关于页 29

5.2.3 设置 29

5.3空气质量指数预测 31

5.3.1 数据准备 31

5.3.2 数据处理 33

5.3.3 数据可视化分析 35

5.3.4 模型训练 36

5.3.5 预测结果 37

5.4本章小结 38

第六章 总结与展望 40

6.1 总结 40

6.2 期望 40

参考文献 42

致谢 45

第一章 绪论

1.1 课题背景及意义

天气预报应用可以向人们及时提供近期天气的状况和变化，人们可以根据被告知的天气信息做好出行的规划以及预防措施。随着社会的进步，人们的出行更加频繁，对于天气的关注更加强烈。基于微信小程序的实时天气预报系统可以使界面操作更加简单便捷。用户能够通过微信小程序随时地查询自己所在地以及想要查询的城市的天气状况和信息，便捷自己出行。

在移动互联网的迅猛发展下，目前的手机应用市场有很多天气预报软件，其种类很多，大多是以App的形式呈现给用户。尽管App的种类繁多，用户选择的机会也多，但是开发和维护所需要的人力物力也非常多，并且App在运行时占用的内存也很高，容易导致手机发热。Web网页版的天气预报，跨平台成本高且运行速率与效率受各种因素的影响，而微信小程序避免了这些缺点，它更加便捷、开发成本非常低且维护更加省心。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国内研究现状

根据2019年微信公开课发布的数据报告显示，微信使用用户达到11.5亿人次之多，因此设计并开发方便实用的微信小程序也具有良好的市场前景。这也是作者选择微信小程序开发的原因。

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