[发明专利]一种数据分析模型的建模方法在审

专利信息
申请号: 201711383243.8 申请日: 2017-12-20
公开(公告)号: CN108052751A 公开(公告)日: 2018-05-18
发明(设计)人: 崔金栋;罗文达;关杨;郑鹊;杜文强 申请(专利权)人: 东北电力大学
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50
代理公司: 吉林长春新纪元专利代理有限责任公司 22100 代理人: 白冬冬
地址: 132012 吉*** 国省代码: 吉林;22
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摘要:
搜索关键词: 一种 数据 分析 模型 建模 方法
【说明书】:

一种数据分析模型的建模方法,属于数据管理技术领域。本发明的目的是通过可修改硬点表的设置,在修改模型时,可以直接通过修改硬点坐标实现,使用方便的数据分析模型的建模方法。本发明的步骤是:使用ADAMS建立待分析数据的动力学模型,获得ADAMS硬点文件,读取ADAMS硬点文件形成硬点表,建立硬点数据构造模型,对所得的硬点数据构造模型进行参数化处理,设计每个区域数据的详细数模,获得待分析数据的参数化DMU模型;在所得待分析数据的参数化DMU模型中插入虚拟参数模块和虚拟参数作动模块。本发明使用方便,可减少数据模型构建所需要的时间,采用参数模型,使得数据分析结果可以更加直观的进行展示,并可以根据需要实现数据情况的仿真分析。

技术领域

本发明属于数据管理技术领域。

背景技术

随着信息的爆发式增长和积累,大数据时代已近来临,大数据的基本特征:数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快时效高;对于大数据来说,关联关系比因果关系更加重要,这是大数据时代的论断,面对大量的数据,如何去分析某类数据之间的相关性,并以此分析出数据背后隐含价值,才在更高、更深的层面体现数据数据的价值,但是面对如此大量的数据,想要快速准确的分析出数据之间的关联关系,十分困难。

在现实生活中,原始的数据数量规模庞大,关键数据的分布零散,数据的价值密度低,数据目标之间的关联关系非常复杂,而且一般是隐藏的,人们并不能通过表面活动或者表面数据察觉到,更加不易找出该目标是否和其他目标具有关联关系。在这样的情况下,这些隐含的关联关系会对人们的社会经济活动带来很多潜在的价值或者风险,这就需要对这些数据进行建模分析,现有的建模系统大多只有建模功能,在模型建立后均需要进行模型教验,一旦某个环节出现错误就需要重头再来,需要花费大量的时间;在进行数据分析时需要将模型导入到专门的分析系统进行分析,一旦两个软件的接口存在问题,就很容易导致数据出错。

发明内容

本发明的目的是通过可修改硬点表的设置,在修改模型时,可以直接通过修改硬点坐标实现,使用方便的数据分析模型的建模方法。

本发明的步骤是:

S1、根据输入的待分析数据以及其分析参数要求,使用ADAMS 建立待分析数据的动力学模型,获得ADAMS硬点文件;

S2、读取ADAMS 硬点文件中各硬点的坐标数值,形成一个可修改的硬点表;

S3、根据所得的硬点表,建立一硬点数据构造模型,所述数据构造模型中包括所述硬点表内的所有硬点坐标;

S4、对所得的硬点数据构造模型进行参数化处理,使所述硬点数据构造模型与硬点表建立关联,并发布硬点数据构造模型中已关联的各硬点;

S5、根据硬点数据构造模型,设计每个区域数据的详细数模;

S6、建立数据点线DMU模型,并将每个区域数据的详细数模装饰到数据系统点线DMU模型的相应点线上,获得待分析数据的参数化DMU模型;

S7、在所得待分析数据的参数化DMU模型中插入虚拟参数模块和虚拟参数作动模块,所述虚拟参数作动模块用于驱动参数变化,与待分析数据的参数化DMU模型中的各元素建立关系后,在指定的范围内对参数进行变动,从而驱动仿真分析模块针对不同的参数进行计算求解;所述虚拟参数模块为在待分析数据的参数化DMU模型中插入的可以获取相应的结果或目标信息的逻辑单元。

本发明所述的硬点表的构建:使用Matlab 读取所述ADAMS 硬点文件中各硬点的坐标数值导入一EXCEL 文件中,在所述EXCEL 文件的第一表单中存放有所述各硬点名称、坐标数值以及相邻两个坐标之间的距离;在所述EXCEL 文件的第二表单的第一列放置硬点坐标名称,第二列链接到第一表单中相应的坐标数值,第三列连接到第一表单中的相应的两个坐标之间的距离,所述EXCEL文件即为所述可修改的硬点表。

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