摘要：在当今快速发展的数字孪生技术领域，数据驱动模型（如机器学习模型）和机理模型（基于物理、化学等基础科学定律构建的模型）各自展现出独特的价值与局限。最新研究表明，将二者有机结合，能够有效弥补各自不足，显著提升系统模拟和预测的准确性与可靠性。（内容来源：《数字孪生与
在当今快速发展的数字孪生技术领域，数据驱动模型（如机器学习模型）和机理模型（基于物理、化学等基础科学定律构建的模型）各自展现出独特的价值与局限。最新研究表明，将二者有机结合，能够有效弥补各自不足，显著提升系统模拟和预测的准确性与可靠性。（内容来源：《数字孪生与智能算法白皮书2025》）
机理模型的突出特点：
基于第一性原理构建，能够深入揭示系统内部运行机制在物理过程明确的情况下，可提供精确计算结果模型透明度高，结果易于理解和解释数据驱动模型的独特价值：
无需深入了解系统物理过程，通过分析历史数据即可识别规律对复杂非线性关系捕捉能力卓越特别适合处理高维度、大规模数据集各自面临的挑战：
机理模型在复杂多物理场耦合系统中，常因先验知识不足而难以建立或校准数据驱动模型存在“黑箱”问题，可解释性较差，且高度依赖高质量训练数据· 混合建模
将两种模型纳入统一框架。在大型工程系统中，对物理机制清晰的环节采用机理模型；对机制不明或过于复杂的部分，则引入数据驱动模型进行补充。
· 序贯建模
先利用机理模型进行初步估算，再使用数据驱动模型修正实际值与预测值之间的残差。该方法特别适用于机理模型已能较好描述系统主体行为，但仍存在细微偏差的场景。
· 参数化建模
当机理模型中某些参数难以直接测量时，可采用数据驱动方法进行估计。例如，在热传导分析中，通过实验数据训练神经网络来预测不易获取的材料导热系数。
· 集成学习
融合多种模型（包括机理模型和数据驱动模型），通过优势互补提升整体预测性能。例如构建集成框架，使不同模型针对特定数据类型或应用场景优化，最终输出加权平均结果。
通过上述协同策略，数字孪生技术在实际应用中能够实现更精准的模拟效果，为工业制造、城市管理等领域提供更可靠的技术支撑。
易知微基于多年在数字孪生及数据可视化领域丰富实践，沉淀了诸多经验成果，欢迎大家互相交流学习：
《数字孪生世界白皮书》下载地址：(https://easyv.cloud/references/detail/51.html/?t=yzwsm)
《数字孪生行业方案白皮书》
《港口数智化解决方案》
来源：EasyV数据可视化
