数据以CSV格式存储，文件名规则:河名_站号_超警次数， 数据集，每一行一条记录，逗号分隔分别是:站号，时间，水位，警戒水位，警戒水位与水位的差值，按时间进行排序。 三. 建模思路 建立模型:指数合成方法:以统计期的数据合成指数构建权重，把每个监测点数据进行加权平均，形成河流指数。指数与站号的关系:通过相关性分析，计算每个站对于河流指数的影响程度。投影得分:把指数具体数值，投影到固定的取值区间，形成得分。 指数合成原则:水位变化越大，权重越大水位与警戒水位的差值越大，权重越大，大于0时为超警时间越近，权重越大 投影得分:以0米为100分，表示已经警戒水位。以-5米为60分，表示正常水位。以-10米为10分，表示河流干涸。大于100分，则可能要发大水。小于10分，则可能河流无水。 3.1 A江 以A江的5个监测站进行指数合成。 指数取值:最小值1/4位数中位数平均值3/4位数最大值-7.218-5.423-5.118-5.134-4.843-1.481 X轴:指数取值 Y轴:频次 A江5个站:A黑，B红，C绿，D深蓝, E浅蓝 指数:IDN紫色 X轴为:时间，从2015-11到2019-03。 Y轴为:警戒水位与水位的差值，大于0值为超警。 每个站点对整个河流的影响 A站（黑）:1.2594088 B站（红）:0.1961849 C站（绿）: 0.1455854 D站（深蓝）:1.4004896 E站（浅蓝）:0.5610354 数值1为基准，大于1时，监测站对指数影响明显，小于1时对指数形象不明显。 结论:A站和D站河流影响比较大，如果A值或D值水位突然变化，那么河流会比较危险。 3.2 B江 以B江的6个监测站进行指数合成。 指数取值:最小值1/4位数中位数平均值3/4位数最大值-13.201-12.362-11.611-10.824-10.1212.607 B江6个站:A黑，B红，C绿，D深蓝, E浅蓝（干流水道），F紫色（干流水道） 指数:IDN黄色 X轴为:时间，从2015-11到2019-03。 Y轴为:警戒水位与水位的差值，大于0值为超警。 每个站点对整个河流的影响 A站（黑）:1.4582460 B站（红）:0.9518856 C站（绿）: 1.0676259 D站（深蓝）:0.5472059 E站（浅蓝）:0.3465968 F站（紫色）:0.2251052 数值1为基准，大于1时，监测站对指数影响明显，小于1时对指数形象不明显。 结论:A站和C站河流影响比较大，如果A值或C值水位突然变化，那么河流会比较危险。 该模型是我们探索性的尝试。用金融的方法去解决水利问题。这种尝试是知识迁移:把一个行业的知识迁移到另外一个行业去尝试解决问题。这种尝试有很大的创新性。后续我们会持续把金融行业的知识，迁移到水利行业和其他行业，希望做出突破性的变革和实际落地效果。 我们公司致力于解决这类跨行业的问题。我们公司具备跨学科知识能力，特别是在:国际贸易，进出口领域，区块链，金融及量化投资领域。我们具备扎实的底层知识构建能力。同时也有能力去把底层的知识在在我们擅长的领域做到极致，并同时在其他行业里做迁移。我们致力于把数据分析和数据科学在每个重要的，和国家生息相关的每个行业的进行落地。希望通过这个水利尝试案例，能让大家领略到数据分析，数据科学的无限魅力。 模型控制: 采用触摸屏计算机系统采用计算机程序控制，配语音解说功能与设备操作演示运行同步，配有独立操作盘。操作盘控制系统键满足各电站建筑物运行，动力设备可以操作运行演示。 模型控制装置能够结合声、光、电自动演示. 如:点动发电按钮:从上水库水经压力钢管，蝴球阀进入水轮机蜗壳内、冲动转轮转动来发电演示，做功后水进入尾水管流入下水库，看到上水库水减少，下水库水量增大。点动蓄能按钮:水轮机转轮及发电机组反转，压力钢管内水往上流演示，上水库内水量增多，并能看到下枢纽内闸门口处水住上流演示过程。 显示电流通过IPB母线、变压器、GIS、架空线路送网变电站，IPB的母线使用通明有机玻璃管，LED灯光流动。 堆块式分拣机由链板式输送机和具有独特形状的滑块在链板间左右滑动进行商品分拣的推块等组成。推块式分拣系统是由推块式分拣机，供件机，分流机，信息采集系统，控制系统、网络系统等组成。 1、可适应不同大小、重量、形状的各种不同商品； 2、分拣时轻柔、准确； 3、可向左、右两侧分拣，占地空间小； 4、分拣时所需商品间隙小，分拣能力高达18000个/时； 5、机身长，最长达110米，出口多。