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。 1、构建变量通过备选仓库的经纬度来描述仓库的位置、仓库点集合。对于企业来说，可以是在已有的物流网络设施的基础上进行修改，也可以是拓展新的仓库。为了简化和明确所规划的数学问题，此处增加约束条件，1）每个层级中至少有一个仓库被选中。2）同一个城市的仓库视为同一个仓库。3）仓库数量为已知。如下图是案例Y的RDC备选城市集合，此处主要考虑了各种定性的因素。2、变量输入下图是案例A的仓库备选点（示例）。3、决策变量由于备选地点已经确定，设施之间的实际距离可以获得，最终目的是要找出备选方案中最优的选址组合，确定在哪些备选点建立仓库，以保证系统总成本最小，作为最终的决策方案。决策变量确定每个层级里的仓库是否能被选中，以及连接的上下游仓库和覆盖范围，被选中仓库的面积。下图是案例Y的初始备选仓库方案，即在RDC数量分别为1~4时，使网络总成本最小的选址方案，包括选中的仓库数量、地点、下游的覆盖范围。可以看出，当被选中的RDC数量变化时，选中的仓库地点及下游覆盖范围也发生变化。下图是案例Y中，当RDC数量=2的方案中，在不同周转率下的RDC的规划面积。三、供需分布 网络的首末两端为最终的供需方，工厂对DC层仓库、DC层仓库对客户存在着一定的供应关系。规划时需要确定每个仓库服务上下游哪些节点、满足什么样的需求，需求包括客户、产品、订单、渠道等各个维度的需求，建立结合企业运作特点的网络结构。 工业机械模型的制作是一种理性化，艺术化的制作。它要求模型制作人员，一方面要有丰富的想象力、高度的概括力和精细的观察力；另一方面要熟练地掌握机械制作的基本技法。只有这样才能通过理性的思维，艺术的表达，准确而完美地制作机械模型。工业模型专业生产机械模型种类:能源再生机械演示模型、铁厂机械模型、排水机组演示模型、包装机械流水线模型、采暖机械模型、机械机器动态模型、盾构机工艺流程、改性沥青防水卷材生产线模型、减速机模型、煤炭装卸机械模型、铜精炼冶金工艺流程模型、回收处理设备模型、施工机械模型、建筑机械模型、运输机械模型、仿真演示模型、钻井机械模型、粮食烘干设备机械模型等。工业机械沙盘模型的特点第一:就是说的普通类机械设备模型，把企业要展示给的客户看的优秀设备，做成可以方便携带的微缩版设备，它的另一个叫法是大家熟知的产品模型。第二:是机械动态模型，他是在机械设备模型的基础之上实现了设备功能的体现，我们都知道，设备是需要运转的，机械动态模型就是通过不同的手法，来把机械设备的各个功能完美的的体现出来，它有很多的表现手法，模型制作公司有一套自己独特表现制作方式，相可以说机械动态模型是普通类机械模型的升级版。动态机械模型制作，就是把真实机器按照一定比例做出来，以及外观动态效果的一种模仿。第三:是设备流程模型，它可以说不是某一单个模型，而是流水线的完整体系模型，它是由多个机械设备模型组合完成，在设备流程模型的制作方式和手法上，在比例条件允许的情况下，也需要有动态模型的切入，这样才能够把整个的流水线模型更加直观的体现出来，相对于上两个，设备动态模型可以说是机械模型制作的完美组合版。以上就是关于工业机械沙盘模型制作案例的全部内容了，卓璟模型，专业提供沙盘模型设计制作服务，制作的沙盘模型包括:智能多媒体科技模型、地形地貌沙盘、新能源沙盘、机械设备模型、工业沙盘模型、建筑沙盘模型、规划沙盘模型等等。