地下水污染数学模型是描述地下水中污染物随时间和空间迁移转化规律的数学方程。污染模型的建立可以给出排入地下水中污染物的数量与地下水水质之间的定量关系，从而为水质预测及影响分析提供理论依据，便于进行地下水污染修复。 目前，已提出各种各样的地下水污染模型，按不同的分类方法可划分为以下几类: 按时间特性划分为动态模型和静态模型。描述地下水中水质组分的浓度随时间变化的水质模型称为动态模型;描述地下水中污染组分的浓度不随时间变化的水质模型称为静态模型。 按水质模型的空间维数划分为一维、二维、三维水质模型。描述水质组分的迁移变化在一个方向上是主要的，另外两个方向上是均匀分布的，这种水质模型称为一维水质模型;描述水质组分的迁移变化在两个方向上是主要的，在另外一个方向上是均匀分布的，这种水质模型称为二维水质模型;描述水质组分的迁移变化在三个方向进行，该水质模型称为三维水质模型。 本厂模型设计制作，工业机械模型，工业模型制作，工业沙盘模型制作，工业模型设计，厂区沙盘模型设计，车间流水线沙盘模型制作，机械模型制作，设备模型制作，设备剖面模型制作，智能工业沙盘制作，智能化车间沙盘模型，自动化生产线沙盘模型等等。公司设计、施工一体化的综合服务。 十一年来发展进步，集聚了大量的专业技术人才，总体方案的策划设计、影像制作、场景再现、模型互动沙盘，展览展示设计经验丰富的专业技术人员团队和管理团队。 业务涉及领域包括:房地产、石油化工、能源电力、科技技术、展馆展厅、城市规划、生产动态演示模型、产品设备模型等等。 我们的宗旨是产品质量精美的同时让您省心、放心安心。 基于电力交易大数据的市场用户画像体系架构如图5所示。图5 电力市场用户画像标签体系基于电力市场行为数据的精准化推送服务。精准化推送服务以用户历史属性、行为特征数据为基础，选取具备广泛代表意义的训练样本和测试样本用于模型构建和验证，确定样本用户属性特征与服务之间的匹配关系，形成模型训练样本数据库，然后通过算法与人工相结合的方式对样本用户属性特征数据和服务数据进行整理清洗，基于训练样本基础数据，采用随机森林和梯度提神决策树算法对每一类服务的用户属性特征进行学习，完成用户属性特征与精准服务模型的构建，利用模型预测测试样本服务推荐结果，并对服务推荐结果的准确率进行评估。电力市场主体征信评估与分析。海量市场注册、交易、履约及结算信息与市场主体信用状况密切相关，基于大数据技术挖掘分析海量数据信息，利用大数据算法构建电力市场主体信用评估模型，采用感受性曲线下面积（ROC_AUC）、区分度指标（KS）、群体稳定指数（PSI）等分析方法评估分析模型效果，为应对新形势下电力市场多重信用风险问题、防范电力市场主体信用风险、建立相应的信用风险防范机制提供了重要支撑。图6 基于大数据的电力市场主体信用信息分析模型多源异构环境下电力市场运营大数据挖掘分析。