我国的机械模型制作大大小小的企业多不胜数，但是我们在选择机械模型制作的时候是怎么去挑选材料的呢？机械模型运用在大型的机械制造上，机械模型的制作绝对不能马虎，更重要的就是在选择材料上，我们在选择材料的时候必须要对材料有所了解这样的话我们就能选到最适合的材料。 机械模型制作的材料一般都是分为国产和进口的两种材料，虽然材料在加工成为好的材料之前用的材料都差不多，但是在加工的过程中所用的工艺和技术还是有差别，到最后使用到机械模型上的效果还是截然不同的。就好像我们在使用国内的材料时，其材料和成色或者是使用期限上都是不及国外的，当然这只是一个简单的例子，虽然国内的一些产品还是有了国际化的水平，但是我们还是得相信我们在一些领域上还是存在差距的。 水利部印发了水利业务四预功能基本技术要求，加快构建2+N业务体系的四预功能智能业务应用，助力我国智慧化水利建设。据此，整个中国智慧水利的建设逻辑基本阐明，先建设数字孪生流域/水利工程，再构建四预业务应用体系，最终建成我国的全面智慧水利。水利业务四预功能技术架构图（水利部）1.四预的内容四预过程包括预报-预警-预演-预演，预报则对降水、水位、流量、径流量、地下水位、墒情、泥沙、冰清、水质、淹没影响等水安全要素进行预测预报；预警则对江河洪水、山洪灾害、城市内涝、工程灾害、干旱灾害、供水危机、水生态环境危害等水利灾害风险进行预警；预演则对流域防洪调度、水资源管理调配、水工程调度运用、突发水污染事件处置、水生态过程调节等水利调度应用方案进行预演；预案则对预演生成的众多方案进行影响评估并进行优化，结合救援与人员物资保障体系，确定最优预案。在这四个过程中，基于自然水科学的数值模型（简称水科学模型）扮演着至关重要的作用。2.水科学模型在预报中扮演的角色？水情预报是一个行政行为，但背后需要科学技术的精准支撑，而水科学模型就扮演着此角色，它能定量的给出不同预报对象的水安全要素值，并且给出具体的经纬度坐标范围，辅助水情预报员开展作业预报。目前国内开展的预报对象包括水文站、水库、闸坝、河道断面、蓄滞洪区、湖泊、海岸、城市乡镇等，预报要素包括降水、水位、水质、流量、径流量、淹没范围、泥沙、富营养化、水华等指标，结合气象预报和监测数据，可开展不同时间周期的预报。例如，将降雨数据、产汇流模型、一维水动力模型耦合使用，通过对降雨-产流-坡面汇流-河道汇流的全过程计算，可以获得流域或区域内任意河道断面的水情数据（水位、流量、洪峰、洪峰量、径流量等），如果在河道中叠加泥沙输运模型和水质模型，可以进行含沙量、氮磷、需氧量等物理量的预测预报。预报的周期主要由降雨数据的提前获得时间决定，目前降雨数据获得的手段包括降雨数值预报模型。 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。