P1 面向数字孪生流域建设的洪涝模拟解决方案 汇报提纲 一、 建设背景与新的要求 二、 洪涝模拟方面技术成 果 三、 数字孪生流域建设成 果 四、 未来展望 P2 01 建设背景与新的要求 P33 洪涝灾害一直是我国的心腹之患 据 2000 多年的历史资料统计 ，我国平均每两年发生 控 水 平” ( 习近平 ， 2018 ） 全国洪水威胁区域分布图 研发面向数字孪生流域建设的洪涝动态演进模拟业务系统 ， 是实现国家防洪减 灾 和水利高质量发展和的关键任务 数字孪生流域建设背景 P4 2017 年 ， 习近平总书记提出要建设网络强国、 数字中国、 智慧社会 ，把“智慧社会” 作为建设创新型国家的重要内容 年水利部印发《关于开展数字孪生流域建设先行先试工作的通知》 大力推进数字孪生水利建设 ，支撑保障“四预”工作。 — 2023 年全国水利工作会议 数字孪生流域建设背景 P5 雨水情监测尚不能满足洪涝模拟的需求 ， 需要加快构建雨水情监测预报“三道 防线” 受全球气候变暖影响 ，我国极端暴雨频发 ，人民群众生命财产受到严重威胁 ，提升致灾暴雨精 细 监测、精准预报预警能力 ，延长洪水预见期、提高预报精准度

......................................................................................63 5.2.1 航空器模拟机.............................................................................65 5.2.2 飞行培训教室..... 飞行体验项目......................................................................................82 6.1.1 模拟飞行体验.............................................................................84 6.1.2 真实飞行项目.. 程。 2. 航空体验：为公众提供直升机、轻型飞机等的飞行体验活动， 在激发航空热情的同时，增强公众对航空行业的认知。 3. 航天教育：开展青少年航空科普教育活动，通过设立航空模 型、飞行模拟器等互动设施，激发青少年的科学兴趣和探索精 神。 4. 低空经济：结合地方经济发展，航空飞行营地应当注重发展低 空经济项目，如无人机产业、航空旅游、飞行表演等，将营地 建设成为经济增长的新动力源。

数字 孪生 平台 保障 体 系 数字模拟仿真引擎 水利 专业模型 知识 平台 模 型 平台 可视化 模型 专家 经验 智能模型 智能决策能力 ( 大脑 ) 融合水文机理模型、人工智能模型实现孪生场景下的预测。 实时感知能力 ( 眼、手 ) 结合物联传感实现对现实观测数据的实时感知。 孪生转化能力 ( 躯干 ) 对现实世界物理模拟，提供一个真实的空间仿真本体。 数字孪生水利重点解决的三个问题 GISTC P6 智能决策能力：经验模型、机理模型、人工智能模型 … 主要利用机理模型模拟水利物理系统的物理属性、 状态 变化及运行规律，实现对水利系统的物理孪生、 状态孪 生和机理孪生。 主要用于天气观测，基于英伟达 CorrDiff 生成式 AI 模 型技术，融合了人工智能、 物理模拟和观测数据，能够 从今天的数据来预测未来世界的影响。 新安江 模 型 、 双超产 流模型 流模型 等水利 部模型 方法 马斯京 根河道 汇流模 型 山 丘 区 河 道 山 丘 反 干 GISTC 工程过 水模拟 模型 、水工 程复杂 调度模 型 型 、二维 水动力 模 型 道模型 、潮位 边界模 型 水文机理模型 四类下 垫面产 流模型 降雨 蒸发 泊 及 蓄

充分利用智慧水利 、 数字孪 生流域 、 数字孪生水利工程和数 字孪生水网建设等相关成果 ， 强化 信息感知 、 资源共享 、 决策支持 、 泛在服务等体系构建； 以数字化 场景 、智能化模拟 、 精准化决策 为路径 ，推进灌区数字化 、 监控 自动化 、 调度智能化建设 ， 提高 灌区预报 、预警 、 预演 、 预案 ( “ 四预 ” ) 能力 ， 动 态 优 化 灌 区 水 来水预报 、 需水预测 、 水资源配置 、 输配水联合调度 、 田间灌排及水旱灾害防御等模型 • 智能识别模型： 遥感识别 、 视频识别 、 音频识别等 • 可视化模型： 应满足仿真模拟 、 综合展示等需要 模 型 库 知 识 库 搭建孪生平台 ， 奠定数字孪生漳河智慧核 心 数据底板 P16 （ 16536 P20 。 按需构建模型库、 知识库 ，奠定数字孪生 漳河的智慧核心。 模型库主要包括漳河水库洪水预报、 防洪 调度模型 ，漳河灌区来水预测、 需水预测、 水资源配置、 输配水联合调度、 水流模拟 模型 ， 以及视频识别模型等。 知识库主要包括漳河灌区各水利对象关联 关系、 业务规则库、 历史场景库、 方案 预 案库。 2 、数字孪生平台 - 模型平 台 P21 灌区中遥感的应用：

....................................................................................120 6.2.2 蒙特卡洛模拟...................................................................................................124 18.9% 3.1% 其次，模型层面的可信性需通过多维度验证：  动态适应性：采用在线学习机制，实时监测市场状态切换（如 牛市/熊市/震荡市），调整模型参数阈值  风险暴露分析：通过压力测试模拟黑天鹅事件，确保最大回撤 不超过预设阈值（如 15%）  逻辑可解释性：使用 SHAP 值分析特征重要性，避免深度学习 ” ” 模型成为 黑箱 最后，执行环节的可信保障需要硬件级支持。在程序化交易 SHAP 值）可量化因子贡献度，优化输入变量。  高频数据清洗：基于异常检测算法（如 Isolation Forest）自 动识别并修正异常报价  因子合成：通过对抗生成网络（GAN）模拟市场环境变化， 生成具有鲁棒性的合成因子  跨市场关联分析：利用图神经网络（GNN）挖掘不同资产间 的非线性传导关系 预测模型构建 监督学习模型在收益率预测方面展现显著优势。梯度提升树

严重浪费了宝 贵 的科研资源，降低了研发效率。以某新型合金材料研发为 例， 由于不同团队之间数据无法有效共享， 重复进行了超 过 30% 的相似实验， 使得研发周期延长了 2 - 3 年 。模拟计 算数据方面， 由于缺乏统一标准， 不同计算方法和软件得 出 的结果差异较大， 数据的准确性和可靠性难以保障， 无 法为 实验提供精准的理论指导。 在产业应用层面 ，新材料从实验室走向市场的转化之路困 据、 模拟计算数据 、产业应用数据等各类数据进行全面整合， 通 过制定统一的数据标准和规范， 打破数据孤岛， 实现数 据的 无障碍流通与高效共享 。这为新材料研发提供了丰富 、全面 的数据资源， 使科研人员能够站在更广阔的视角进 行研究 ， 避免重复劳动， 极大地提高了研发效率。 在研发阶段， 多源融合的数据为科研人员提供了强大的分 析 基础 。通过对大量实验数据和模拟计算数据的深入挖 全面促进新材料研发创新和产业应用， 显 著提升 新材料产业链的整体竞争力， 为推动新材料产业迈 向高质量 发展新阶段提供坚实支撑。 2.2 具体目标 2.2.1 数据融合与共享 整合实验数据 、模拟计算数据 、产业应用数据等多源数据 ， 制定涵盖数据采集 、存储 、传输 、处理等全流程的统一数据 标准和规范 。建立完善的数据分级授权共享机制， 根据数据 的敏感程度和使用需求， 为不同用户提供差异化的访问权

智能电表、水质传感器、能耗监测等机电设计配套模块，应结合智能化运维需求预留 物联网设备接口，确保后期可接入智慧运维平台。中央空调、智能配电等复杂机电系统宜进 行 AI 辅助设计，通过负荷计算、能效模拟优化设备选型，降低能耗成本。 4.3 设计协同 4.3.1 各专业应基于相同平台共享数据，图层命名、文件格式、坐标体系等应制定统一的设 第 5 页 计标准，采用标准化的文件储存交换格式进行数据交互。 设计前期应明确各专业职责、交付标准及接口规范、介入时间节点与协作流程，形成 “设计-反馈-迭代”闭环。 4.3.3 方案设计阶段，宜采用 BIM 技术对建筑环境、空间功能分区、流线设计、重要空间效 果、材质风格等方面进行模拟分析，开展技术方案可行性研究，论证方案的适用性、可靠性 和经济合理性。机电专业基于装修模型优化机房、管井等位置，主要管道走向，重要空间设 备选型等。 4.3.4 施工图设计阶段，宜采用 BIM 建筑装饰智能建造在施工阶段的目标、组织架构、软硬件条件、施工安全保障等要求 应在施工组织设计中明确。 5.1.2 建筑装饰与装饰机电智能施工技术宜包括基于建筑信息模型（BIM）技术的施工深化 设计、施工模拟、施工实施技术及装备、施工质量检测、施工协同应用等。 5.1.3 智能生产所需的资源与生产过程信息应数字化，包括生产设备数字化、生产信息采集 数字化、生产资源识别数字化、生产现场可视化和工艺设计数字化等。

and analytics Seamless collaboration across disciplines 从精益制造发展到智能制造需要哪些步骤？ I. 虚拟呈现制造流程。 首先，需要模拟实际制造流程，包括工艺节点和制造 线，对其进行虚拟再现，以获得对规划和生产必要的 洞察，从而消除缺陷和产品返工，提高 NPI 良率。 II. 实时报告和分析。 其次，需要利用来自 MES 的实时生产数据实现闭环， 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 X 首先，需要模拟当前的半导体制造流程，包括工艺节点、制造线和实时生产数 据，对其进行虚拟再现，以获得所需的洞察，从而改进工艺、消除缺陷和返 工，实现更高的 NPI 良率。 企业需要由数字孪生提供支持的工厂仿真和流程仿真来创建实际制造流程的虚 品的绩效洞 察，找到解决方法。 数字孪生是产品（产品数字孪生）或其制造流程（生产数 字孪生）的高精度虚拟模型。在构建半导体产品或设计实 际制造操作之前，这些模型在虚拟模型中模拟真实世界的 条件。仿真可用于模拟多个能够通过更低成本进行虚拟评 估的假设场景，以优化产品和流程。 数字孪生会通过企业的半导体 MES 不断更新，以确保出 色的精度。通过不断从现实制造流程中收集数据，制造仿

(programmable logic controller, PLC) 等控制系统的流程工业企业显著提升了生产装置的自动化水平, 实现了从少人化到无 人化操作的跨越, 并进一步推动了制造执行系统、流程模拟软件、先进过程控制软件、控制系统性能 评估和诊断软件等一系列流程工业智能工厂核心工业软件的自主研发和国产化进程 [2]. 流程工业智能工厂建设到今天, 在感知生产过程数据、提升自动化水平、减少人员操作等方面已 “下一个效益提升点”. 然而, 当前基于一系列核心工业软件建设的流程工业智能 工厂在精益化运行方面仍面临不少瓶颈 [1,4,5], 具体表现为以下几个方面. (1) 数据透明化程度还需提升. 制造执行系统、流程模拟软件、先进过程控制软件、控制系统性能 评估和诊断软件等核心工业软件在运行过程中均产生了大量有价值的二次数据, 然而当前阶段企业管 理者需要通过定制报表才能获取所需的企业运行数据, 难以实现全面的数据透明化 层、SaaS 层, 按照智能工厂建设内容划分, 可分为智能装备、智能控制、工业互联网基础设施、核心平台和数据库、智能生产、智能保障、智能供 应链、智能经营等方面. 不论是哪种智能工厂架构, 制造执行系统、流程模拟软件、先进过程控制软件、控制系统性能评 估和诊断软件等核心工业软件均在智能工厂运行中发挥了重要的作用, 是国内外智能工厂解决方案供 应商的核心竞争力所在, 下面将介绍这四类核心工业软件在国内外的发展情况

计确保了在高频交易场景中的竞争力。  风险控制与回测：DeepSeek 内置了多层次的风险控制机制， 包括止损、止盈策略以及仓位管理算法，能够有效防范市场波 动带来的风险。同时，其强大的回测功能支持历史数据的模拟 交易，帮助交易者评估策略的稳定性和盈利能力。 以下是一个典型应用场景中 DeepSeek 处理流程的简化描述： 通过上述流程，DeepSeek 技术能够为股票量化交易提供从数 据到决策的全 的捕捉能力，在金融时间序列预测中表现出色。模型的训练过程采 用交叉验证和早停策略，以防止过拟合，并通过调整学习率、批量 大小等超参数优化模型性能。 在模型训练完成后，我们进行回测以评估策略的有效性。回测 过程中，模拟交易环境，考虑交易成本、滑点等实际因素，确保模 型在真实市场中的稳健性。回测结果通过夏普比率、最大回撤、信 息比率等关键指标进行评估。此外，我们还引入滚动窗口策略，动 态更新模型以适应市场变化，提高模型的适应性和预测精度。 超参数调优：利用网格搜索或随机搜索方法，优化学习率、批 量大小等超参数。 此外，为了评估模型的有效性，我们采用交叉验证和回测相结 合的方法。交叉验证用于评估模型在历史数据上的泛化能力，而回 测则用于模拟模型在实际交易中的表现。通过这种方式，我们能够 全面评估模型的性能和可靠性，确保其在实际应用中的可行性。 通过上述步骤，我们能够构建一个高效、稳健的股票量化交易 模型，结合 DeepSeek 的强大计算能力，实现精准的市场预测和交