Mongo

融合走航监测数据、自动监测站数据及气象信息，构建基于Transformer的时序预测模型，实现空气质量指标预测、异常高值识别和污染溯源分析，为城市环境管理提供智能化决策支持。

将非结构化工程文档、CAD图纸、设计规范及专家经验转化为结构化知识库，结合大语言模型（LLM）、RAG检索增强、知识推理与确定性规则引擎，实现工程需求理解、方案生成、参数推导、约束校验和结果追溯等功能，提升复杂工业设计场景下智能辅助决策能力。

项目包含计量资产管理、档案管理、运行设备管理、计量计费、系统配置。资产管理：变压器、电表、互感器等一些设备基本信息维护；档案管理：用电户、计量点、计费点维护；计量资产绑定、变压器运行管理等业务运行设备管理：对接物联设备管理平台，执行指令下发、数据召测、跳合闸等；计量计费：核心业务，根据物联采集数据信

实时数据清洗模块：自动抓取并清洗股票/期货市场数据。2.量化策略回测引擎：支持历史数据回测，验证策略有效性。3.智能信号预警：基于机器学习算法识别盘面异动，实时推送买卖信号，实现从监控到执行的自动化。

项目实现办公数据自动读取、清洗、分类汇总与导出，支持批量处理Excel/CSV文件。可自动生成统计图表和规范报表，完成数据比对、去重、关键词提取等功能，并提供灵活的任务调度与异常提醒机制，让办公流程更加高效便捷。

本系统为基于Python开发的数据自动化采集与处理平台，主要用于实现多站点数据抓取、清洗、结构化存储与报表输出。系统包含数据采集模块、数据清洗模块、数据存储模块及定时任务调度模块。主要功能包括：1.支持多网页结构数据抓取与解析2.自动处理反爬机制（延时控制、请求模拟等）3.数据清洗与格式统一处理4.