业务和功能介绍
系统功能涵盖数据源管理、特征工程配置与模型训练调优三大核心模块。用户可上传历史数据，系统自动完成缺失值填充与归一化处理，并支持在线调整算法超参数、对比模型评估指标。预测结果以趋势图、热力图和置信区间大屏实时呈现，同时提供历史预测回溯验证与数据报告导出，形成从数据导入到决策支持的全闭环管理。
项目实现
基于SpringBoot+Vue的前后端分离架构，深度集成随机森林与XGBoost等多种机器学习回归模型，实现多维价格数据的智能采集、清洗、训练与动态预测。系统依托若依框架，构建了高内聚低耦合的企业级管理体系，通过可视化大屏直观呈现价格走势与置信区间，为决策提供精准的数据驱动支持。
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1. 设备接入与管理
支持 MQTT、TCP 等多种协议；提供设备注册、状态跟踪、在线/离线检测能力。
→ 统一纳管 1.5 万台异构设备，不再各自为政。
2. 实时数据上报与处理
设备秒级上报温湿度、烟感等数据，通过 Netty 网关实现高并发解析。
→ 支撑大规模设备同时在线，数据端到端延迟低于 100ms。
3. 智能告警引擎
采用滑动窗口 + 规则链设计（例如“温度 > 35℃ 持续 5 秒”触发告警），支持多级推送（短信、大屏弹窗、钉钉）。
→ 告警延迟从分钟级降至 5 秒以内，准确率达 99%。
4. 历史数据存储与分析
使用 InfluxDB 存储时序数据，支持按设备、时间范围进行聚合查询。
→ 最长可保存 2 年历史数据，便于故障溯源和能耗优化。
5. 可视化大屏
基于 Vue2 + ECharts + WebSocket 实时刷新，展示设备总数、在线率、实时告警列表、温湿度曲线等内容。
→ 园区管理人员一屏掌握全局，辅助应急决策。
6. 设备远程运维
支持远程配置、固件升级、设备重启，所有操作有日志可追溯。
→ 减少现场维护次数，运维效率提升约 40%。
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