基于Flask、Bootstrap及深度学习的水库智能监测分析平台

项目介绍

本项目是基于Flask框架构建的水库智能监测分析平台，集水库数据管理、实时监测预警、可视化分析和智能预测功能于一体。
预测水位的预警级别：蓝色预警没有超过正常水位且接近正常水位1米内、橙色预警超过正常水位1米以内、红色预警超过1米以上。

主要技术与框架

核心框架：
- Flask：轻量级Web应用框架，提供MVC架构支持
- SQLAlchemy：ORM数据库管理系统，支持SQLite/MySQL
前端技术：
- Bootstrap 5：响应式前端框架
- Chart.js：动态数据可视化图表
- SweetAlert2：交互式提示组件
- Jinja2：模板引擎实现页面动态渲染
数据存储：
- SQLite：轻量级关系型数据库
- Pandas：数据处理与分析工具
前端技术：
- HTML/CSS/JavaScript：用于构建用户界面。
- Jinja2 模板引擎：用于动态生成 HTML 页面。
其他工具：
- Flask-Login：用户认证与会话管理
- NumPy：科学计算基础库
- Dateutil：时间日期处理
- …等其他库

主要功能

📊 智能监测预警
- 多维度数据采集（水位/降雨/温湿度/出入库流量）
- 三级预警体系（红/橙/黄）实时监测异常数据
- 预警记录管理（筛选/查看详情/批量删除）
📈 数据可视化分析
- 交互式图表展示水位变化趋势
- 多维度数据对比分析
- 支持36个月历史数据回溯
🧠 智能预测系统
- LSTM神经网络水位预测模型
- 可视化预测结果与正常水位对比
- 预测数据异常值自动标注
🔒 分级权限管理
- 管理员：用户管理/模型训练/数据维护
- 普通用户：数据查询/可视化分析
- 个人设置（密码修改/邮箱绑定）
📦 数据管理中心
- 水库数据CRUD操作
- 智能表单验证（日期格式/数值范围）
- 数据分页浏览与条件筛选
🛠️ 模型训练中心
- 在线启动LSTM模型训练
- 实时显示训练日志与进度

环境说明

参考以下环境（已跑通），可按顺序安装库的版本：

Windows10及以上（操作系统）Flask==3.0.3Flask_Login==0.6.3flask_sqlalchemy==3.1.1joblib==1.4.2keras==2.7.0matplotlib==3.8.3numpy==1.23.5pandas==2.0.3prophet==1.1.6python_dateutil==2.8.2scikit_learn==1.3.1tensorflow==2.7.4Werkzeug==2.0.3openpyxlPyQt5conda install -c conda-forge tcl=8.6.9 tk=8.6.9

目录说明

水库智能监测分析平台/
├── data/                         # 存放水库数据集（用于数据库初始化数据）
├── images/                       # 存放运行train_model.py产生的训练损失图和预测水位结果图
├── instance/                     # 存放初始化后的数据库
├── models/                       # 存放训练后的模型
├── static/                       # 静态资源文件
│   ├── css/                      # 存放页面样式
│   └── js/                       # 存放JavaScript页面交互
├── templates/                    # HTML 模板文件
│   ├── add_reservoir.html        # 数据管理菜单 - 添加水库信息页面
│   ├── alert_management.html     # 预警管理菜单
│   ├── auth_base.html            # 登录注册认证基础页面
│   ├── base.html                 # 系统主布局基础样式页
│   ├── dashboard.html            # 系统仪表盘 - 首页
│   ├── data_management.html      # 数据管理菜单
│   ├── data_visualization.html   # 数据可视化菜单
│   ├── edit_reservoir.html       # 数据管理菜单 - 编辑水库信息页面
│   ├── login.html                # 登录页面
│   ├── model_training.html       # 模型训练菜单
│   ├── profile_setting.html      # 个人设置菜单
│   ├── register.html             # 注册页面
│   ├── user_management.html      # 用户管理菜单
│   └── water_forecast.html       # 水位预测菜单
├── README.md                     # 项目说明文档
└── requirement.txt               # 项目依赖列表
├── run.py                        # Flask 应用主程序（运行启动项目）
└── train_model.py                # 模型训练

右键运行 run.py 后，浏览器输入地址：127.0.0.1:5000 访问系统。