随着全球环境污染问题日益严重，空气质量指数（AQI）预测成为了一个重要的研究领域。本文主要介绍了一种基于大数据的空气质量指数预测模型的实现方法。本模型采用了大数据分析方法，收集并处理了大量的空气质量历史数据，包括各种污染物的浓度、气象条件等。通过聚类分析算法K-means、DBSCAN，将数据分为几个不同的群组，每个群组代表不同的空气质量特征。用户可以输入城市和时间，系统会根据输入信息查询对应的聚类中心，预测空气质量等级和AQI指数。最后，系统将预测结果以图形、表格的形式展示给用户，包括各个污染物数据、空气质量等级和AQI指数信息。

系统整体功能架构设计下所示：

图4-2 系统整体功能架构设计

数据可视化大屏设计：在数据可视化面板界面可以查看到所有数据的详情。数据可视化面板界面下图所示。可视化大屏效果图5-8所示：

图5-8 可视化大屏