维模型分析整理

1.初步理解下述名词：信息、数据、地理信息、地理信息系统信息：是用文字、数字、符号、语言、图像等介质来表达事件、事物、现象等的内容、数量或特征。

具有客观性、适用性、可传输性和共享性。

来源于数据,是数据的内涵，是用数据来表达的。

数据(Data)-通过数字化并记录下来可以被识别的符号，用以定性或定量地描述事物的特征和状况。

（如文字、数字、符号、语言、图像等）,是一种未加工的原始材料。

地理信息(GI)－是与地理环境要素有关的物质的数量、质量、分布特征、联系和规律等数字、文字、图像、和图形等的总称。

具有地域性/空间定位性、多维结构性/层次性、时序性（动态变化性）、数据量大、载体多样性地理信息系统（GIS）－是指在计算机软硬件系统支持下，对整个或部分地球表层空间中的有关地理分布数据继续采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统2.GIS由哪几部分组成？其基本功能是什么系统硬件，系统软件，空间数据，应用人员，应用模型。

基本功能：数据采集与编辑，数据储存与管理，数据处理与变换，空间分析和统计，产品制作与显示，二次开发和编程。

1.栅格数据和矢量数据是如何分别表达地理空间的？地理空间的表达是地理数据组织、存储、运算、分析的基础，其表达方法有：矢量法：以坐标序列描述地理实体的空间特征，包括0维矢量、一维矢量、二维矢量、三维矢量。

集中表现地理实体的形状特征以及不同实体之间的空间关系。

点、线、面实体的矢量表达。

栅格法：以栅格单元（象元）及其属性值来描述地理实体的空间特征。

描述地理实体的级别分布特征及其位置。

点、线、面实体的栅格表达。

2.何为栅格数据结构和矢量数据结构，各有什么特点？又如何获取栅格数据和矢量数据？矢量数据结构定义：矢量数据结构通过记录空间对象的坐标及空间关系来表达空间对象的位置。

点：空间的一个坐标点；线：多个点组成的弧段；面：多个弧段组成的封闭多边形；矢量数据结构特征;无拓扑关系，主要用于显示、输出及一般查询公共边重复存储，存在数据冗余，难以保证数据独立性和一致性多边形分解和合并不易进行，邻域处理较复杂；处理嵌套多边形比较麻烦矢量数据结构获取方法:定位设备（全站仪、GPS、常规测量等）地图数字化,间接获取,栅格数据转换.空间分析叠置、缓冲等操作产生的新的矢量数据）栅格数据结构定义:以规则像元阵列表示空间对象的数据结构，阵列中每个数据表示空间对象的属性特征。

维度理论总结第1篇一旦人类将所有的作用力xxx一个超作用力，这时会有什么突破。

关于这一点，物理学家Paul Davies写到：“我们能够改变时空的结构，了解宇宙万物的来龙去脉，让物质变得井然有序。

控制超作用力后，我们便能任意地组合与改变粒子，制造出前所未有的物质形态。

我们甚至能左右空间的维度数，制造出具有不可思议属性的人工世界。

我们将成为宇宙的主宰。

”回看一下人类掌握“力”的历史：人类诞生的历史超过数千万年，在时间里，人类能够掌握的能量只是双手和肌肉的力量，大概只有八分之一马力；十万年前，随着手持工具的发明，人类的能量输出倍增，达到一又四分之一马力；牛顿发现万有引力和运动定律，让力学被简化成条理分明的方程组。

现代机械原理催生出蒸汽机，人类掌握的能量达到数十到数百马力；xxx韦尔方程式，启迪了爱迪生等发明家，人类进入电力时代，能量级数获得飞跃，极大地改变了人们的生活。

xxx坦的相对论为人类打开了核能利用的时代，人类掌握的能量提升到足够摧毁自己所居住的行星的程度。

历史地看，每当人类控制一项自然力，都能大幅提升人类所能掌握的能量，让整个社会改头换面。

（那么，未来的人类需要多大的能量？10E20亿电子伏特起步，超过了现在的一千亿倍。

否则，我们将无法使空间弯曲，解决航行到遥远星际的难题；或者，在宇宙崩溃的瞬间，有足够的能量打开六维宇宙，逃离灭亡的劫难。

）下面，就让我们按照时间顺序，回顾一下人类整合四种自然力的历程：（本文虽然涉及诸多专有词汇，但我们尽量直白描述。

理解这些前辈的伟大思想其实不难，并不需要多少艰深的专业知识，只要：一点常识＋一点逻辑＋一点耐心。

）第一个走进这段物理史诗的，是一位数学家：xxx。

维度理论总结第2篇统合量子理论和重力，以创造出一个“万有理论”（Theory ofEverything），这个问题挫折了二十世纪最聪明的心智，包括xxx坦、海森堡等等一众科学界的巨擎和大碗，但均不可得。

一九七六年，纽约州立大学xxx分校的三位物理学家写下了超重力理论。

二维潮流数学模型在航道通航条件影响评价中的应用◎ 萧嘉伦 广东省航运规划设计院有限公司摘 要：采用二维潮流数学模型分析论证跨越航道工程对航道通航条件影响，分析其对航道水流流态、流速及水动力轴线变化，尽量减少对航道现状通航条件影响，为下一阶段工程建设提供有利依据。

关键词：二维模型；流速；流态；水动力；通航条件数学模型在航道工程建设中应用广泛，尤其是根据水流、泥沙运动规律，建立基本数学方程式，用数值方法求解这些方程式，得出河床冲淤变化的近似解。

根据研究，数学模型可采用一维模型、二维模型和三维模型。

目前以一维模型使用较为广泛，二维模型正在迅速发展，三维模型则较少应用。

本文主要对二维潮流数学模型在航道通航条件影响进行研究、分析论证，并结合具体工程实例的建立水动力数学模型来模拟计算拟建工程对水流流态、流速及水动力轴线变化，从而进一步论证跨河建筑物对航道通航条件影响是很有必要的。

1.项目概况1.1航道现状及规划拟建工程位于珠江三角洲潮汐河口地区，河道汊口众多，水动力条件同时受上游径流和外海潮汐的共同影响，水动力环境复杂。

航道现状技术等级为内河III级限制性航道，航道维护尺度：3.2×45×275m，代表船型为1000t级机动驳单船，船舶尺度：49.9×10.5×2.6m。

根据《广东省航道发展规划》（2020～2035年）拟建工程所在航道规划等级为内河III级航道。

1.2主要跨河设计方案拟建工程路线全长约3.86km，共设置两座跨越水道右汊、左汊特大桥。

其中跨越水道右汊的大桥采用下承式系杆拱桥方案，采用单孔双向通航，通航孔跨径为210m，桥轴线法线方向与水流流向的交角为23°，设计通航孔内净距为166m，垂直水流方向投影净宽为150m（实际通航净宽），设计通航净高为10m，侧高与净高一致。

跨越水道左汊的大桥采用三跨中承式提篮拱桥方案，采用单孔双向通航，通航孔跨径为280m，桥轴线法线方向与水流流向的交角为17°，设计通航孔内净距为200m，垂直水流方向投影净宽为191m（实际通航净宽），设计通航净高13.5m，侧高与净高一致。

数学模型的定义：根据对研究对象所观察到的现象和实践经验，归结成一套反映其数量关系的数学公式和具体算法，描述研究对象的规律，某个属性随时间、空间、其他属性、其他研究对象某些属性的变化特征数学模型的功能：再现历史（事件驱动的分布式参数非点源模型），预测未来，优化调控模型使用的意义：评价（回顾性评价，预测性评估），预测（社会经济发展/排放预测，环境质量预测），决策（单目标，多目标）数学模型的特征：抽象性：用数学符号表达具体事物的特征和数量关系，对研究对象的本质进行高度抽象。

局限性：对实际事物进行抽象，需要对研究对象作出简化和假设。

这些假设可能会偏离事物原来的特征，或者只反映事物的部分特征。

数学模型的分类：空间维数（零维、一维、二维、三维），变量与时间（稳态、动态（离散/连续）），变量间关系（线性模型、非线性模型），参数性质（集中式、分布式），变量变化规律（确定性模型、随机模型），模型用途（模拟模型、管理模型），研究方法（优化模型、系统动力学模型、神经网络模型、时间序列模型……），模型结构（白箱模型、灰箱模型、黑箱模型）✓白箱模型：通过逻辑演绎法建模，普遍适用，建立在模型变量的变化规律及其理论推理的基础上✓灰箱模型：介于“白”与“黑”之间，具有一定普适性，模型结构通过理论推导建立，参数取值利用实际数据确定✓黑箱模型：通过统计归纳法建模，仅适用于较窄的时空范围以反映事物客观变化的数据为基础，通过统计方法建立特定关系式来描述输入输出关系灰箱模型建立的基本过程：数据收集与处理（观测数据组1）→模型结构确定→模型参数估计→模型验证（观测数据组2）→模型应用✓数据收集与处理：收集反映研究对象特征的各种数据，与研究对象直接相关的数据（环境质量数据、污染源数据），与研究对象间接相关的数据（气象数据、社会经济发展数据）。

数据收集的途径：已有数据（二手）和现场监测数据（一手）。

对收集的数据进行整理分析，找出之间的相互关系（变量与变量、变量与时间、变量与空间，绘制变量的时间过程线、空间分布图等）✓模型结构的确定：环境模型大多属于灰箱模型，突发性污染事故的预测有时采用黑箱模型；既包含机理，又包含经验；质量守恒、能量守恒、经济理论、行为假设、反应类型、反应级数；根据研究对象内各个变量之间的物理、化学或生物过程建立起原则性的定量关系，同时引入一系列取值未知的参数。

五维模型分析范文五维模型是一种用来分析和评估企业绩效的管理工具。

它包含了五个维度，分别是财务绩效、顾客维度、内部流程、学习与成长以及社会责任。

通过对这些维度的分析，企业可以更全面地了解自己的业绩，找到改进的空间，并制定相应的策略与目标。

下面是对五维模型的详细分析。

首先，财务绩效是企业最基本的维度，将企业的利润、收入、成本等指标纳入考量范围。

企业的经济效益直接体现在财务绩效上，也是其生存和发展的基础。

企业可以通过对财务数据的分析，了解到自己的盈利能力、偿付能力和运营效率等方面存在的问题，以制定相应的改进方案。

其次，顾客维度是评估企业绩效的另一个重要维度。

企业只有能够吸引和保留客户，才能实现长期稳定的发展。

通过对顾客满意度、客户投诉和流失率等指标的评估，企业可以了解到自己在市场竞争中的地位和声誉，进而通过产品创新、服务质量的提升来满足客户需求，增强市场竞争力。

第三，内部流程是在企业运营中不可或缺的，也是评估企业绩效的一部分。

内部流程包括了企业内部各个环节的业务流程、工作效率和质量控制等。

通过对内部流程进行分析，企业可以了解到自己的业务流程是否高效、是否存在瓶颈和纰漏等问题，并通过流程改进和优化来提升工作效率和降低成本。

第四，学习与成长维度是评估企业绩效的一个新兴维度。

随着社会的快速发展和竞争的加剧，企业需要不断学习和适应新的变化。

通过对员工能力培养、知识共享和企业文化建设等方面的评估，企业可以了解到自己的员工素质和能力是否足够满足发展需求，并通过人才引进和培训来提升企业的学习和创新能力。

最后，社会责任维度关注企业在社会环境中的行为和表现。

企业作为社会的一员，需要承担相应的责任和义务。

通过对企业的环境保护、社区参与、员工福利和社会公益等方面的评估，企业可以了解到自己在社会责任方面的表现和形象，并通过改进和增加投入来提升自身的社会价值和形象。

综上所述，五维模型是一种综合分析和评估企业绩效的工具，包括了财务维度、顾客维度、内部流程、学习与成长以及社会责任。

三维建模方案分析1 矢量数据生成建模建筑物可以看作屋顶面和各个铅直外墙面的组成。

在已知区域边界坐标和房屋高的参数下，可直接构造房屋的铅直外墙面，并按照一定的顺序剖分为三角网，保证其法向量向外；屋顶平面则通过边界多边形的三角剖分来构造，保证其法向量向上。

房屋的基准高通过查询DEM 地形数据得到。

要求模型（含建筑、道路和高架桥等）结构相似，可从地形图上直接提取相关属性建模，勾勒轮廓线，基本忽略细节，贴仿真纹理，即该类型建筑的通用纹理，不追求与真实情况完全一致。

2 软件建模软件建模就是人工外业采集拍照，内业通过一些模型制作软件（如：3dsmax、maya 等），以多方面数据为依据（如：照片、图纸等），手工建立模型数据。

这种数据的特点是模型结构准确，外观美观；可以根据应用精度来自用控制模型的数据量；可维护性比较高。

但制作的周期比较长。

比较适合高精度、高美观度、密集度较低的场合使用。

1）获取准确的建筑位置及外观数据首先，将地形图中的建筑外轮廓线提取出来，并进行整理。

以确定建筑的真实地理位置和大致外形轮廓。

2）将数据转换为模型制作软件的可用数据。

将数据转换为模型制作软件可以识别的格式，女口：AutoCAD的dwg和dxf 格式；并导入到模型制作软件中。

3）在模型制作软件中建立模型结构。

三维模型的搭建主要是指手工建模的部分，建模之前根据现有采集的，经过整理和编号的照片，以及甲方提供的资料（如cad,航拍影像等），对建筑的级别进行划分，针对每个级别进行不同精度的模型搭建。

依据模型的外轮廓线建立模型的大体结构。

然后参考照片和建筑的结构图，分别建立建筑的各个结构。

基本上分为三个等级：一级模型：0.5 米以上的凹凸特征要建模表现，这类建筑主要是指重点区域，城市主干道两侧建筑、一些经济、文化、体育，大型公建和知名历史意义的重点建筑或建筑群，（例：大型体育场馆、大剧院、会展中心、规划馆博物馆、展览馆、机场、五星级以上宾馆酒店、具有城市代表性建筑、重要古建）。

多维交叉分析我们在进行数据分析的时候，大部分时间都在使用趋势分析、比较分析、细分分析这三类方法，但其实还有一个方法我们也会经常使用——交叉分析，尤其是在排查数据异常的问题时，交叉分析就能展现其强大的威力。

另外要跟大家说声抱歉的是博客的更新频率可能没有那么频繁了，但是尽量每个月至少能发布一篇，希望文章的质量有所保证，还是欢迎大家留言讨论，能够发起一些有趣的话题，一起拓展在网站数据分析方面的思路。

什么是交叉分析？交叉分析是指对数据在不同维度进行交叉展现，进行多角度结合分析的方法，弥补了独立维度进行分析没法发现的一些问题。

交叉分析以多维模型和数据立方为基础，也可以认为是一种特殊的细分方式，但跟细分的概念有点差异，如果有兴趣可以先阅读下之前的文章——数据立方体与OLAP。

细分的方法更多的是基于同一维度的纵深展开，也就是OLAP中的钻取（Drill-down），比如从月汇总的数据细分来看每天的数据，就是在时间维度上的细分，或者从省份的数据细分查看省份中各城市的数据，是基于地域维的下钻。

交叉分析不再局限于一个维度，就像数据立方体与OLAP文章中的立方体，是基于不同维度的交叉，时间维、地域维和产品维交叉在一起分析每个小立方的数据表现，可以通过OLAP的切片（Slice）和切块（Dice）操作查看例如上海市在3月份的电子产品的销售情况，这会帮助我们发现很多在单个维度中无法发现的问题。

所以，交叉分析是基于不同维度横向地组合交叉，而不是细分在同一维度的纵向展开。

交叉分析的展现形式交叉分析涉及多维度的组合，虽然图表和表格都可以进行展现，但因为图表所能表达的数据有限，且比较不容易把多个维度的交叉关系展现出来，在交叉分析中不太常用，通常以表格为主。

我们平常在看的表格通常被叫做二维表，一般第一列放置一个维度，如日期，表头罗列各类指标（其实所有指标也可以被认为是一种特殊的维度——指标维），这样行列的两个维就组成了最常见的二维表。