# 基于数据建模
基于数据建模是通过挖掘数据中输入量与输出量之间的关联，建立一个数学模型，该模型不依赖于具体的机理，但能够有效描述模型的动态行为。
# 工作流程
基于数据模型的建立可以分为以下三种类型：
① 将数据样本填充至同元基础库中的插值表，或将大量实验数据拟合为函数关系式，从而实现基于数据直接建立模型；
② 使用模型降阶工具箱，完成数据导入、模型训练和准确性评估等步骤，将高阶机理模型转化为数据驱动的代理模型；
③ 机理不明确的部分，基于数据直接建立模型；机理明确的部分，采用方程或算法进行描述，而后建立数据部分与机理部分的联系，共同描述模型的整体行为。
基于数据建模的工作流程如下图所示：
# 工程应用
从实际应用需求出发，结合具体场景详细介绍如何基于数据建立模型来实现预期功能。
通过使用插值表或拟合多项式直接构建数据模型，以实现根据数据精确描述模型的行为特性。
基于模型降阶工具箱建立高阶机理模型的数据代理模型，从而显著提升仿真效率。
通过结合数据驱动方法与物理规律的机理模型，显著提升模型的准确性、效率、鲁棒性和可靠性。