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本文來自：智造苑 隨著大數據、云計算等技術的高速發展，促進了人工智能技術的革命性進步，為數字孿生的建模提供了新的手段，指出了新的方向。采用大數據建模的方法，通過黑盒建模的方式，構建輸入和響應之間的關聯關系模型，由于數據的輸入和響應是實際的數據，因此模型可以更準確地逼近物理世界，可以實現更準確的建模。

建模結果分析：結合DTEmpower數據建模工具，并綜合使用ROD、MDA和AIAgent，通過層層遞進式的數據挖掘探索和建模，可使最終模型的R2指標達到0.94左右。總結 本案例基于DTEmpower軟件平臺，采用數據建模的方式建立輪轂的載荷-應力代理模型，為輪轂的強度分析提供高精度的數據模型支撐。

數據建模不僅僅是任意組織數據結構和關系，還必須與最終用戶的需求和問題聯系起來，并提供指導，幫助確保正確的數據正確使用正確的方法獲得正確的結果。

作為一款工具級數據建模軟件，除了面向業務專家提供通用的可視化建模方式之外，DTEmpower還支持企業內部的數據專家將專用的處理算法整合至軟件中。新版本通過引入自定義數據處理算法節點，支持執行任意滿足Python語法規則的數據處理方法。

這為燃料電池的可靠性的快速評估提供了強有力的數據模型支撐。DTEmpower建模工具在SOFC溫度分布的建模分析中提供了一站式的數據建模解決方案，平臺提供了強大的數據挖掘、特征工程和模型自動學習等支撐技術，可以幫助用戶快速、便捷的構建精度較高的數據模型。應用價值1.

相比于上一個版本，DTEmpower 2023R1在軟件功能和操作體驗上均實現了升級，具體包括： 全新表格數據分析模塊；數據可視化完整升級；面向入門用戶的向導式建模 圖1 智能數據建模軟件DTEmpower 2023R1產品界面全新表格數據分析模塊 數據分析是數據建模過程的必要搭配，主要用于對數據的快速理解和認知

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第二場培訓的主要內容有：數據建模算法的進階講解、數據建模工程實戰案例講解、實用數據建模技巧分享、交流與答疑。參賽者通過第二場培訓進一步了解了數據建模算法的相關知識，能與數據建模軟件DTEmpower相結合，完整地實現了真實的工程案例 （如需查看培訓回放，請點擊”第二次培訓視頻回放“ 。

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解決方案：基于DTEmpower的時序預測建模實戰 為了對用戶用電量進行精準預測，并為智能配用電提供數據模型支撐，本案例基于DTEmpower數據建模平臺中的時序預測功能模塊（如圖1），采用數據驅動的方法建立用戶用電量的預測模型（如圖2）。

借助于參數化建模工具提取母型的幾何特征，并利用CFD仿真工具得到用于數據建模的仿真數據集； 2. 考慮到CFD工具的運行速度限制導致生成的數據集規模通常較小，這會影響數據模型的精度。

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在不同的場合，我們在建模時需要根據實際情況，通過查看不同的參數指標來判斷分類模型質量。 四、分類建模案例 理論部分講解差不多了，下面做一個實際的數據建模分類案例。 工程背景是某種新材料的研制，這種材料由很多種配方組成，不同的組成對應不同的材料性能。 工廠經過多年的積累，已經有了大量數據。其中前83列是原材料，后面幾列是配方對應的材料性能。

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“天洑杯”全國高校數據建模大賽旨在促進數據分析建模技術的推廣和發展，培養一批具有用數據思維解決復雜問題能力的優秀人才，推動高水平人工智能交叉學科人才隊伍建設。大賽鼓勵參賽選手立足于自身的專業背景和工程實踐技能，結合數據科學與人工智能相關的前沿理論知識，碰撞出實際問題解決方案的新火花。2023年首屆“天洑杯”全國高校數據建模大賽線上賽階段已于4月30日圓滿收官。

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