О проекте
Веб-приложение для анализа и прогнозирования экологических показателей с использованием ИИ и Flask.
Проект демонстрирует возможности применения веб-технологий и машинного обучения для мониторинга экологического состояния регионов Кыргызстана. Платформа собирает ежедневные измерения по семи областям, выводит интерактивные графики и формирует прогноз ключевых показателей на ближайшие 60 дней.
Прогноз строится моделью Random Forest, которая обучается на лаговых признаках, скользящих средних и сезонных гармониках. Точность модели приводится для каждого показателя отдельно, что соответствует требованиям прозрачности результатов в исследовательских работах.
Python · Flask
Серверная логика, маршрутизация, шаблонизатор Jinja2.
SQLite + SQLAlchemy
Хранение данных, миграции через ORM, нормализованная схема.
scikit-learn
Random Forest Regressor с итеративным forecasting.
Chart.js
Интерактивные визуализации временных рядов.
Bootstrap 5
Адаптивная вёрстка и компоненты UI.
Flask-Login
Защита панели администратора и API обучения.
- Дашборд по 10 экологическим метрикам
- Сравнительный анализ регионов
- Прогноз на 7–60 дней вперёд
- Автоматические алерты при превышениях
- Карточки регионов с метаданными
- Экспорт данных в CSV
- REST API для интеграций
- Авторизация администратора
Акылбек уулу Айдар
Автор квалификационной работы
Ошский государственный университет
Тема: Разработка веб-приложения для анализа и прогнозирования экологических показателей с использованием технологий ИИ и Flask.