Розмір шрифта:
РОЗРОБЛЕННЯ ВЕБДОДАТКУ ДЛЯ СИСТЕМНОГО АНАЛІЗУ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ ПОГОДНИХ УМОВ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ ТЕХНОЛОГІЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
Остання редакція: 2026-05-03
Анотація
У роботі представлено результати розробки вебзастосунку для аналізу та прогнозування погодних умов. Описано архітектуру системи, що включає чотири ключові компоненти: базу даних PostgreSQL, серверну частину на основі Flask, зовнішній інтерфейс OpenWeather API та клієнтський інтерфейс на HTML/CSS/HTMX. Реалізовано сім функціональних модулів: авторизації, поточної погоди, збережених міст, прогнозування, графічної візуалізації, порівняння міст та кліматичної аналітики. Застосовано алгоритм машинного навчання DecisionTreeClassifier для оцінки комфортності погодних умов. Проведено порівняльний аналіз існуючих сервісів, що підтвердив доцільність розробки власного комплексного рішення.
DEVELOPMENT OF A WEB APPLICATION FOR SYSTEMATIC ANALYSIS AND FORECASTING OF WEATHER CONDITIONS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES
Abstract:
This paper presents the results of developing a web application for analyzing and forecasting weather conditions. It describes the system architecture, which includes four key components: a PostgreSQL database, a server-side component based on Flask, the OpenWeather API, and a client-side interface built with HTML/CSS/HTMX. Seven functional modules have been implemented: authorization, current weather, saved cities, forecasting, graphical visualization, city comparison, and climate analytics. The DecisionTreeClassifier machine learning algorithm was used to assess the comfort of weather conditions. A comparative analysis of existing services was conducted, confirming the feasibility of developing a proprietary comprehensive solution.
DEVELOPMENT OF A WEB APPLICATION FOR SYSTEMATIC ANALYSIS AND FORECASTING OF WEATHER CONDITIONS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES
Abstract:
This paper presents the results of developing a web application for analyzing and forecasting weather conditions. It describes the system architecture, which includes four key components: a PostgreSQL database, a server-side component based on Flask, the OpenWeather API, and a client-side interface built with HTML/CSS/HTMX. Seven functional modules have been implemented: authorization, current weather, saved cities, forecasting, graphical visualization, city comparison, and climate analytics. The DecisionTreeClassifier machine learning algorithm was used to assess the comfort of weather conditions. A comparative analysis of existing services was conducted, confirming the feasibility of developing a proprietary comprehensive solution.
Ключові слова
вебзастосунок; аналіз даних; прогнозування погоди; Flask; PostgreSQL; машинне навчання; HTMX; web application; data analysis; weather forecasting; Flask; PostgreSQL; machine learning; HTMX
Посилання
1. OpenWeather API Documentation. URL: https://openweathermap.org/api
2. AccuWeather. Офіційний сайт. URL: https://www.accuweather.com
3. Weather.com. The Weather Channel. URL: https://weather.com
4. Pedregosa F., Varoquaux G., Gramfort A. et al. Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research. 2011. Vol. 12. P. 2825–2830
5. Flask Documentation. Flask Web Development Framework. URL: https://flask.palletsprojects.com
6. SQLAlchemy Documentation. The Python SQL Toolkit and ORM. URL: https://docs.sqlalchemy.org
7. PostgreSQL Documentation. URL: https://www.postgresql.org/docs
8. Haupt S. E., Pasini A., Marzban C. Artificial Intelligence Methods in the Environmental Sciences. Springer, 2009. 424 p
9. HTMX Documentation. High power tools for HTML. URL: https://htmx.org/docs
10. Podzigun D. Weather Forecasting Web Application: GitHub repository. URL: https://github.com/dimapodzihun/WeatherApp_course_project_web_dev
2. AccuWeather. Офіційний сайт. URL: https://www.accuweather.com
3. Weather.com. The Weather Channel. URL: https://weather.com
4. Pedregosa F., Varoquaux G., Gramfort A. et al. Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research. 2011. Vol. 12. P. 2825–2830
5. Flask Documentation. Flask Web Development Framework. URL: https://flask.palletsprojects.com
6. SQLAlchemy Documentation. The Python SQL Toolkit and ORM. URL: https://docs.sqlalchemy.org
7. PostgreSQL Documentation. URL: https://www.postgresql.org/docs
8. Haupt S. E., Pasini A., Marzban C. Artificial Intelligence Methods in the Environmental Sciences. Springer, 2009. 424 p
9. HTMX Documentation. High power tools for HTML. URL: https://htmx.org/docs
10. Podzigun D. Weather Forecasting Web Application: GitHub repository. URL: https://github.com/dimapodzihun/WeatherApp_course_project_web_dev
Повний текст:
PDF