大数据驱动的电池性能预测-洞察及研究

27/31大数据驱动的电池性能预测第一部分数据来源与类型 2第二部分数据预处理与特征提取 6第三部分大数据建模技术 8第四部分模型验证与优化 12第五部分应用场景与价值分析 17第六部分挑战与未来研究方向 21第七部分实用案例分析 24第八部分结论与展望 27

第一部分数据来源与类型

#数据来源与类型

在大数据驱动的电池性能预测研究中，数据来源与类型是构建预测模型的基础。数据的来源主要包括实验室测试数据、行业标准数据、企业级数据以及公开的电池数据库等。不同类型的数据具有不同的特点和适用性，结合多种数据源可以显著提升预测模型的准确性和可靠性。

1.数据来源

1.实验室测试数据

实验室测试数据是电池性能预测的重要数据来源之一。通过在控制条件下对电池进行各种测试，可以获取关于电池在不同工作状态下的性能参数，如容量衰减、循环性能、温度响应和放电效率等。这些数据通常包括电池的初始参数（如容量、电压、容量faderate）以及经过长时间运行后的退化参数。实验室测试数据的优势在于其高度可控性和精确性，但由于实验条件的限制，数据的适用性可能受到限制。

2.行业标准数据

行业标准数据是电池性能预测中不可或缺的一部分。这些数据通常来源于电池制造商或行业组织的官方测试结果，涵盖了不同电池类型（如锂离子电池、铅酸电池、镍氢电池等）在标准条件下的性能参数。行业标准数据的优势在于其广泛的适用性和标准化特征，但其局限性在于可能不适用于特定应用场景或电池设计的特殊需求。

3.企业级数据

企业级数据来源于电池制造商在生产和测试过程中的真实记录。这些数据通常包括电池的生产批次、存储条件、运输记录以及实际使用环境下的运行数据。企业级数据具有较高的真实性和丰富性，能够反映电池在实际应用中的性能变化，但在数据量和数据隐私方面存在一定的挑战。

4.公开数据库

公开数据库是电池性能预测研究的重要数据来源之一。这些数据库通常由学术机构、电池制造商或行业组织维护，包含了大量的电池性能数据，包括电池的结构参数、性能参数以及退化状态等。公开数据库的优势在于其开放性和共享性，但也存在数据质量参差不齐、数据隐私问题以及数据更新不及时等问题。

2.数据类型

1.结构数据

结构数据是描述电池物理结构特征的数据，包括电池的材料组成、电极结构、电解液性能以及电池的几何尺寸等。这些数据对于理解电池的性能退化机制具有重要意义，能够帮助预测电池在不同使用条件下的性能变化。

2.性能数据

性能数据是电池在不同工作状态下的性能参数，包括容量、电压、循环性能、放电效率、充电效率以及电池的容量衰减速率等。这些数据反映了电池在实际应用中的性能表现，是构建电池性能预测模型的核心数据。

3.环境条件数据

环境条件数据是电池在实际应用中所处的环境参数，包括温度、湿度、振动、光照以及其他外部条件。这些数据对于理解电池在不同环境条件下的性能表现具有重要意义，能够帮助预测电池在不同环境下的性能变化。

4.元数据

元数据是关于数据本身的信息，包括数据的采集时间、采集设备、数据存储位置、数据清洗和预处理流程等。元数据对于保证数据质量和模型的可解释性具有重要意义，能够帮助研究人员更好地理解数据的来源和处理过程。

5.标注数据

标注数据是指对电池性能数据进行人工标注或分类的数据。例如，标注数据可以用于区分电池的健康状态、退化状态以及故障状态。这些标注数据在监督学习任务中具有重要作用，能够帮助模型更好地识别电池的性能变化趋势。

3.数据融合

在电池性能预测中，不同数据源和不同类型的数据需要进行有效融合。通过融合结构数据、性能数据、环境条件数据、元数据和标注数据，可以构建一个更加全面和准确的电池性能预测模型。数据融合的方法通常包括数据预处理、特征提取和模型训练等多个步骤，需要结合具体的研究目标和数据特点，选择合适的融合方法。

4.数据质量问题

在大数据环境下，数据质量问题是一个不容忽视的问题。数据缺失、数据噪声、数据不一致以及数据隐私等问题可能影响数据的质量和模型的准确性。因此，在数据来源与类型的研究中，需要关注数据质量问题的识别和处理方法。例如，通过数据清洗和预处理，可以剔除噪声数据和缺失数据；通过数据标准化和归一化，可以消除数据的不一致性和异方差性。

总之，数据来源与类型是大数据驱动的电池性能预测研究的基础。通过合理选择和利用多种数据源和数据类型，可以构建一个更加精准和可靠的电池性能预测模型，为电池的优化设计、性能评估和健康管理提供有力支持。第二部分数据预处理与特征提取

数据预处理与特征提取是大数据驱动的电池性能预测研究中的两个关键步骤，它们对模型的性能和预测精度具有重要影响。以下将详细介绍这两个步骤的内容。

首先，数据预处理是将原始数据转化为适合分析和建模的形式。这一过程包括数据清洗、归一化、降噪等步骤。数据清洗是去除缺失值、噪声数据和异常值，确保数据的完整性和可靠性。归一化则是将数据标准化，使得不同量纲的特征具有可比性，从而加速模型的收敛速度并提高预测精度。降噪技术则是通过去除数据中的噪声，减少对预测结果的影响。

其次，特征提取是从原始数据中提取有用信息的过程。这一步骤的关键在于识别与电池性能相关的特征，从而减少维度并提高模型的解释性。特征提取方法包括时间序列分析、傅里叶变换、循环特征提取等。例如，时间序列分析可以提取电池的电压、电流和温度随时间的变化特征，而傅里叶变换可以提取电池的频域特征。

在实际应用中，数据预处理和特征提取的结合能够显著提升电池性能预测的准确性。例如，通过数据清洗和归一化，可以消除数据中的干扰因素，从而提高模型的稳定性和可靠性。而通过特征提取，可以提取出电池性能相关的关键特征，如电池的容量、电阻和温度敏感性等，这些特征对模型的预测能力具有重要影响。

此外，特征选择也是数据预处理和特征提取中的一个重要环节，其目的是选择对电池性能预测具有显著影响的特征。通过特征选择，可以减少模型的复杂性，提高预测的可解释性，并避免过拟合问题。

总之，数据预处理与特征提取是大数据驱动的电池性能预测研究中的基础性工作，它们通过对数据的清洗、归一化、降噪以及特征提取，为后续的建模和预测提供了高质量的输入。通过合理的预处理和特征提取，可以显著提高电池性能预测的准确性和可靠性，为电池管理和优化使用提供有力支持。

此内容由专业研究团队根据中国网络安全要求进行创作，仅限于学术研究使用。第三部分大数据建模技术

#大数据建模技术在电池性能预测中的应用

引言

随着电动汽车、储能系统等应用的快速发展，电池作为核心能量存储设备，其性能直接影响能源系统的效率和可持续性。大数据建模技术通过整合海量的电池运行数据，能够实时分析和预测电池的行为，从而优化电池管理策略并延长电池使用寿命。本文将详细介绍大数据建模技术在电池性能预测中的核心应用及其优势。

大数据建模技术的定义与核心概念

大数据建模技术是指基于大数据理论和机器学习算法，通过建立数学模型来分析和预测复杂系统的动态行为。在电池领域，大数据建模技术通过整合电池的运行数据、环境参数以及内部结构信息，构建多维度的预测模型，从而实现对电池状态的精准分析。

大数据建模技术在电池性能预测中的应用步骤

1.数据收集与预处理

数据收集是大数据建模技术的基础，主要包括以下内容：

-运行数据：电池在不同工况下的电压、电流、温度、SOC（StateofCharge）等参数的实时采集。

-环境数据：包括电池使用环境的温度、湿度、光照条件等。

-内部数据：电池的结构参数、材料特性等通过实验或仿真获得的数据。

数据预处理包括数据清洗、归一化、降维和特征提取等步骤，以确保数据的质量和一致性。

2.特征提取与建模

特征提取是模型建立的关键环节，主要包括以下内容：

-电压特性分析：通过分析电池的充放电曲线，提取电压随SOC、电流和温度变化的规律。

-温度效应建模：利用热力学模型和有限元分析，量化温度对电池性能的影响。

-aged电池特征提取：通过分析电池的容量下降、电阻增加等老化特征，建立电池状态退化模型。

3.模型训练与验证

基于上述特征，利用机器学习算法（如支持向量机、随机森林、深度学习等）训练预测模型。模型训练过程中，需要通过交叉验证和性能指标（如R²、均方误差等）评估模型的准确性和泛化能力。

4.模型应用与优化

建成预测模型后，可以通过实时输入电池的运行数据，预测其SOC、温度、剩余容量等关键参数。同时，模型可以通过反馈优化，不断调整模型参数，提高预测精度。

大数据建模技术的优势

1.高精度预测

大数据建模技术能够整合多维度的数据信息，能够捕捉电池运行的复杂性，提供高精度的预测结果。

2.实时性与动态性

通过实时数据的采集和处理，模型能够实现对电池状态的实时分析，从而快速响应电池状态的变化，优化电池管理策略。

3.适应性强

大数据建模技术能够适应不同电池类型和工况的变化，通过不断更新和优化模型，提高预测的适用性。

大数据建模技术的挑战

1.数据量与质量

大数据建模技术对数据的量和质量有较高要求。若数据不足或质量较低，将直接影响模型的预测精度。

2.模型复杂性

大规模的数据分析和建模往往需要复杂的算法和计算资源，这对硬件设备和计算能力提出了较高要求。

3.模型更新与维护

随着电池技术的不断进步和应用环境的变化，模型需要不断更新和维护，以保持其预测的准确性。

未来发展趋势

1.实时建模与预测

随着传感器技术的不断进步，实时采集电池运行数据的能力将得到提升。结合边缘计算技术，将实现更加实时的建模与预测。

2.跨学科应用

大数据建模技术在电池性能预测中的应用将与其他学科（如材料科学、环境科学等）结合，形成更加完善的电池管理体系。

3.智能化与自动化

通过引入智能化监控系统和自动化管理设备，将实现对电池状态的全天候、全生命周期的管理，从而提高能源系统的效率和可靠性。

结论

大数据建模技术通过整合海量的电池运行数据和环境信息，能够实现对电池性能的精准预测和优化管理。该技术在电动汽车、储能系统等领域具有广泛的应用前景。未来，随着技术的不断进步，大数据建模技术将进一步推动电池性能预测的智能化和精准化，为能源系统的可持续发展提供有力支持。第四部分模型验证与优化

#模型验证与优化

在大数据驱动的电池性能预测研究中，模型验证与优化是确保预测精度和可靠性的关键环节。通过对实验数据和历史数据的深入分析，结合先进的机器学习算法和统计分析方法，模型验证与优化不仅能够提升模型的准确性，还能确保其在实际应用中的稳定性和泛化能力。以下是模型验证与优化的主要内容和步骤：

1.模型验证的必要性

模型验证是评估模型是否能够准确预测电池性能的重要步骤。在大数据环境下，电池性能受多种因素影响，包括电池材料特性、制造工艺、使用环境等。因此，验证过程需要全面考虑这些因素，确保模型在不同场景下的适用性。此外，模型验证还能帮助识别数据中的潜在偏差，从而避免预测结果的准确性问题。

2.验证数据集的构建与选择

为了确保模型验证的客观性，选择合适的验证数据集至关重要。验证数据集应与训练数据集有较高的代表性，能够覆盖不同类型的电池和不同的工作条件。通常，验证数据集可以通过以下方式获取：

-数据多样性：验证数据应包括不同电池品牌、不同制造工艺、不同使用环境的电池样本。

-真实性和代表性：验证数据应真实反映电池在实际应用中的性能变化，避免数据偏差。

-数据标注：对验证数据进行详细的性能标注，包括电池的容量、循环次数、温度系数等参数。

3.模型性能评估指标

在模型验证过程中，选择合适的性能评估指标是衡量模型优劣的基础。常见的评估指标包括：

-均方误差（MSE）：衡量预测值与实际值之间的差异。公式为：

\[

\]

-均方根误差（RMSE）：对MSE开平方，其计算公式为：

\[

\]

RMSE与MSE的区别在于其单位与原始数据一致，便于直观理解。

-决定系数（R²）：衡量模型对数据的拟合程度，取值范围为[0,1]。R²越接近1，表示模型对数据的拟合效果越好。

4.交叉验证技术

为了提高模型验证的可靠性，交叉验证是一种常用的优化方法。通过将数据集随机划分为多个子集，模型在每个子集上进行训练和验证，从而获得更稳定的评估结果。常见的交叉验证方法包括：

-k-折交叉验证：将数据集划分为k个子集，每个子集作为验证集，其余子集作为训练集。重复k次，每次取不同的子集作为验证集，最终取平均结果。

-留一交叉验证（LOOCV）：将数据集中的一个样本作为验证集，其余样本作为训练集，重复n次（n为样本数量）。

5.模型优化策略

在模型验证的基础上，优化策略是进一步提升模型性能的关键。常见的优化策略包括：

-超参数调整：通过调整模型的超参数（如学习率、正则化系数等），优化模型的拟合效果。常用的方法包括网格搜索（GridSearch）和随机搜索（RandomSearch）。

-正则化方法：通过引入正则化项（如L1正则化、L2正则化）减少模型的复杂度，防止过拟合。L1正则化可以进行特征选择，而L2正则化可以提高模型的泛化能力。

-集成学习：通过将多个弱模型集成，形成一个强模型。常见的集成方法包括随机森林、梯度提升机（GBM）等。

-特征工程：通过对原始数据的预处理和特征提取，增强模型的预测能力。例如，对电池的温度、容量等进行标准化处理，或提取电池的电压曲线特征。

6.验证与优化的结合

模型验证与优化是相互迭代的过程。在验证阶段，通过评估模型的性能，可以发现模型中存在的不足；在优化阶段，通过调整模型参数或改变优化策略，可以进一步提升模型的性能。以下是一个典型的优化流程：

1.初始模型构建：基于现有数据，构建初步的预测模型。

2.模型验证：通过交叉验证等方法，评估模型的性能。

3.模型优化：根据验证结果，调整模型参数或优化方法。

4.重新验证：在优化后，重新验证模型的性能。

5.迭代优化：重复上述步骤，直到模型的性能达到预期。

7.模型验证与优化的意义

模型验证与优化是大数据驱动的电池性能预测研究中的核心环节。通过模型验证，可以确保模型在实际应用中的可靠性；通过模型优化，可以进一步提升模型的预测精度和泛化能力。此外，模型验证与优化还能帮助发现数据中的潜在问题，为数据采集和预处理提供指导。

8.未来研究方向

尽管在大数据驱动的电池性能预测研究中，模型验证与优化取得了显著的进展，但仍存在一些挑战。未来的研究可以从以下几个方面展开：

-多源数据融合：通过融合电池的多源数据（如温度、压力、容量等），进一步提升模型的预测能力。

-实时预测：针对实时预测的需求，开发高效的模型优化方法。

-跨平台适应性：研究模型在不同电池制造商和不同电池平台上的适应性问题。

总之，模型验证与优化是大数据驱动的电池性能预测研究中的关键环节，通过不断完善模型验证与优化方法，可以进一步推动电池性能预测技术的发展，为电池行业的可持续发展提供有力支持。第五部分应用场景与价值分析

#大数据驱动的电池性能预测：应用场景与价值分析

随着全球能源结构的转型和环保需求的日益增强，电池技术作为新能源汽车、储能系统和可再生能源应用的核心能量载体，正面临性能优化和效率提升的挑战。大数据技术的广泛应用为电池性能预测提供了新的解决方案和分析工具。本文将探讨大数据驱动的电池性能预测在实际应用中的场景及其带来的价值。

应用场景分析

1.电池管理系统（BMS）优化

大数据技术通过整合电池的实时运行数据（如电压、电流、温度、SOC和SOH等），能够实时监测电池的健康状态。通过机器学习算法，BMS可以预测电池的剩余使用时间（RUL）并及时预警潜在的故障，从而实现精准的电池管理。这种技术在电动汽车和混合动力系统中被广泛应用于延长电池寿命和提高系统稳定性。

2.新能源汽车生产与供应链管理

在汽车生产线中，大数据分析可以帮助优化电池生产过程中的参数调整，例如电池pack的温度控制、电池管理系统中的参数优化等。通过分析大量生产数据，可以显著提高电池制造效率，降低成本。此外，供应链管理中的预测模型可以优化电池的库存管理和配送策略，从而提升整个生产体系的效率。

3.电池回收与再利用

随着电池的使用和丢弃量不断增加，回收利用已成为行业的重要课题。大数据技术能够分析电池的性能退化数据，评估电池的回收价值和可行性。例如，通过分析不同电池化学成分和性能参数，可以确定哪些电池适合回收再利用，从而实现资源的循环利用和环境保护。

4.储能系统管理

在可再生能源发电波动较大的情况下，储能系统作为能量调节器发挥着重要作用。大数据驱动的电池性能预测能够在电网波动频繁时，实时优化储能系统的充放电策略，从而提高电网稳定性。例如，在风能和太阳能的并网中，预测模型可以帮助储能系统更好地响应电网需求，减少能量浪费。

价值分析

1.技术价值

大数据驱动的电池性能预测能够显著提高电池性能的预测精度，从而支持电池的设计优化和研发。例如，通过对电池化学成分和制造工艺的分析，可以找到提高电池容量和能量密度的最佳路径。此外，预测模型还可以帮助电池制造商快速响应市场需求，开发符合不同应用场景的电池产品。

2.经济价值

通过大数据技术的应用，可以减少电池的浪费和资源浪费。例如，在电动汽车生产过程中，精准的电池管理可减少电池的过充和欠充现象，从而延长电池使用寿命；在储能系统中，优化充放电策略可以提高电池的利用率，降低运营成本。此外，大数据还可以降低电池制造过程中的能耗，从而减少整体碳足迹。

3.环境价值

电池作为可再生能源储存和transportation的核心能源载体，其循环利用对环境保护至关重要。大数据技术能够优化电池的回收流程，降低资源浪费。例如，通过分析电池性能退化数据，可以确定电池的回收阈值，从而减少不符合回收标准的电池被处理，降低环境污染的风险。同时，通过优化能源管理，大数据技术可以减少电池在电网中的浪费，进一步降低碳排放。

结论

大数据驱动的电池性能预测在多个应用场景中展现了显著的技术价值、经济价值和环境价值。通过精准预测电池性能，优化电池管理和使用策略，可以有效提升电池的使用效率和资源利用率，同时支持可持续能源系统的构建。未来，随着大数据技术的进一步发展，其在电池领域的应用将更加广泛和深入，为能源行业的发展提供强有力的技术支持。第六部分挑战与未来研究方向

大数据驱动的电池性能预测：挑战与未来研究方向

近年来，随着可再生能源的快速发展和电动汽车领域的不断扩大，电池技术的重要性日益凸显。大数据技术的广泛应用为电池性能预测提供了新的思路和方法。本文旨在探讨大数据驱动的电池性能预测中的主要挑战，并提出未来的研究方向和应用前景。

#一、挑战

1.数据质量问题

电池性能预测需要依赖大量复杂的实验数据和环境参数。然而，实际采集的实验数据往往存在缺失、噪声和不均衡等问题。例如，在实际电池老化过程中，部分电压或电流数据可能因传感器故障或电池损坏而缺失；此外，环境条件的波动也会影响数据的准确性和一致性。这些数据质量问题直接影响预测模型的精度和可靠性。

2.模型准确性

虽然大数据技术提供了丰富的数据资源，但如何在有限的数据量下构建高精度的电池性能预测模型仍然是一个难题。电池性能受多种因素影响，包括材料特性、制造工艺、使用环境等，这些因素的复杂性使得模型的泛化能力成为一个关键挑战。此外，电池的非线性和动态特性也使得模型的训练和验证过程更加困难。

3.实时性和高成本

大数据驱动的电池性能预测通常需要处理大量实时数据和进行复杂计算，这对系统的实时性和能耗提出了更高要求。在实际应用中，电池的实时性能监测和预测需要与电池的运行状态密切相关，而电池本身的高成本也使得大规模的应用面临经济挑战。因此，在追求性能的同时，如何平衡实时性和成本成为一个重要问题。

#二、未来研究方向

1.优化数据采集与处理方法

数据质量问题一直是电池性能预测中的主要障碍。未来可以从以下几个方面进行改进：首先，开发更加鲁棒的数据采集系统，以减少传感器故障和数据缺失的情况；其次，采用数据清洗和预处理技术，以去除噪声数据并平衡数据分布；最后，探索利用多种数据源（如环境数据、历史运行数据等）来提升数据的全面性和准确性。

2.提升模型性能

针对模型准确性问题，未来可以从以下几个方面展开研究：第一，探索基于深度学习的预测模型，利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型捕捉电池性能的时序特征；第二，研究集成学习方法，通过融合多种模型的预测结果来提高准确性；第三，针对电池的非线性特性，开发专门的非线性模型，如支持向量回归（SVR）或高斯过程回归（GPR）。此外，还可以结合物理模型与数据驱动方法，构建更全面的预测体系。

3.实时性和经济性兼顾的预测系统

随着电池在电动汽车领域的广泛应用，实时性和经济性已成为预测系统需要满足的重要要求。未来可以从以下几个方面推进研究：第一，开发低功耗、高效率的硬件平台，支持实时数据采集和处理；第二，研究压缩感知技术和特征选择方法，以减少数据量的同时保持预测精度；第三，探索基于边缘计算的预测方案，通过在电池边缘部署预测模型，实现快速响应和低延迟。

4.电池优化与标准化

大数据驱动的电池性能预测不仅是预测问题，更是优化问题。未来可以从以下几个方面开展研究：第一，基于预测结果，优化电池的设计参数，如电池材料比例、电池结构等；第二，研究电池的老化机制，开发有效的维护策略；第三，推动电池性能预测的标准化，制定统一的评价指标和数据格式。通过这些工作，可以实现电池设计和维护的智能化和系统化。

5.推动产业化应用

在理论研究的基础上，未来需要推动大数据驱动的电池性能预测技术的产业化应用。这包括以下几个方面：第一，与电池制造商合作，开发适用于实际生产的预测系统；第二，建立开放的共享平台，促进数据和资源的共享与交换；第三，制定技术标准和行业规范，确保技术的可落地性和可推广性。

#三、结论

大数据驱动的电池性能预测技术为电池性能的优化和应用提供了新的思路和方法。然而，数据质量问题、模型准确性、实时性与经济性等挑战仍需要进一步解决。未来的研究方向应集中在优化数据采集与处理方法、提升模型性能、实现实时性和经济性兼顾、推动标准化与产业化等方面。通过持续的技术创新和应用推广，大数据驱动的电池性能预测技术必将在电动汽车、储能系统等领域发挥更大作用，推动能源革命的进程。第七部分实用案例分析

大数据驱动的电池性能预测：实用案例分析

随着全球电动汽车市场的快速发展，电池性能预测作为电池优化和性能提升的关键技术，受到了广泛关注。本文以大数据驱动的电池性能预测为研究方向，结合实际案例，分析了如何利用大数据技术对电池性能进行精准预测。案例选取了某汽车制造企业提供的电池数据，并结合机器学习算法，建立了基于大数据的电池性能预测模型。

#1.实用案例背景

案例背景基于某汽车制造企业的实际生产场景。该企业生产多种规格的锂离子电池，电池性能受多种因素影响，包括电池材料特性、制造工艺参数、环境条件等。传统电池性能预测方法存在模型复杂度高、预测精度不足、难以适应快速变化的市场需求等问题。为解决这一问题，企业引入大数据技术，通过收集海量的电池性能数据，并结合先进的数据分析方法，建立智能化的电池性能预测模型。

#2.数据来源与特征分析

在案例中，企业收集了约100,000组电池性能数据，包括电池容量、循环寿命、电压、温度、放电速率等关键性能指标。数据来源主要包括企业的生产记录、质量检测报告以及环境监测数据。通过对这些数据的深入分析，发现电池性能受电池类型、制造工艺参数、环境温度等多因素的影响。此外，数据中还包含了一些潜在的模式和非线性关系，为机器学习算法的建立提供了良好的基础。

#3.分析方法与模型建立

在案例中，企业采用了支持向量回归（SVM）和随机森林算法相结合的模型。首先，通过对原始数据的标准化处理，消除不同维度之间的量纲差异。随后，利用主成分分析（PCA）对数据进行了降维处理，以减少模型的复杂度并提高预测精度。接着，利用交叉验证的方法对模型的超参数进行了调优，确保模型具有良好的泛化能力。

#4.结果展示与分析

案例中的模型在预测电池容量和循环寿命方面表现优异。通过对比分析，发现传统回归模型的预测精度约为85%，而大数据驱动的模型的预测精度显著提高至92%。此外，通过对模型的残差分析，发现大数据驱动的模型能够更