基于大数据的建模与仿真技术

大数据技术正成为继云计算、物联网之后IT领域又一次颠覆性的技术变革。随着大数据时代的到来，其发展和应用对建模仿真技术带来了新的挑战。传统的仿真思维方式认为仿真是基于模型的活动，其科研方式是根据系统实验的目标建立系统的模型，进而建立仿真系统运行模型，最后再分析、处理模型运行结果，这种思维方式和科研方式已不适应处理大数据的需求。同时，各类复杂系统已经产生了具有4V特点的大数据，但是现有的建模方法还不能建立相应的系统模型，关联和处理这些大数据；现有的仿真支撑方法与手段还不能适应对分布、异构复杂系统大数据感知、采集、挖掘、处理、应用的需求；现有的仿真应用工程技术对复杂系统产生的大数据还不能全面、充分、及时地用于推动各行各业的发展等。

因此，现有建模仿真技术急需适应大数据的特点，变革仿真的思维方式及科研方式，变革建模仿真的方法和手段，包括模型内涵及其建模（一次、二次）方法和技术，仿真支撑技术及仿真硬、软件系统（数学仿真、半实物仿真、人在回路仿真系统），仿真应用工程技术（结果处理、工作流程及VV&A技术等）。

同时，大数据方法与仿真建模方法的融合将为仿真技术与应用的发展带来了崭新的机遇。

（1）将革新现有仿真的思维方式和科研模式。诸如，要建立从大数据获取知识的理念；进一步融合还原论和整体论；引入“合情推理”的智能方式和数据智能方式等。

（2）将革新现有的建模方法学。诸如，从现有的机理与非机理建模方法拓展到基于大数据的建模方法。(www.xing528.com)

（3）将革新现有的仿真支撑技术与仿真系统。诸如，建立基于泛在网络、面向服务的、高效处理大数据的一体化、智慧化云仿真系统架构；在现有的仿真算法、软件、硬件、系统中融入现有的大数据高速并行处理软件框架Map Reduce/Hadoop技术，网络数据采集、多维数据预处理、数据流流失处理等大数据预处理方法，大数据文件存储、No SQL数据库等大数据管理技术，Hive和Mahout海量数据挖掘技术等；引入大数据技术，重构甚至替代现有半实物仿真系统和人在回路仿真系统，构成新型的人、机、物融合的仿真系统，等等。

（4）将革新现有的仿真应用工程技术。诸如，研究基于大数据技术的VV&A技术、融合大数据技术的智能化仿真结果处理系统、引入大数据技术的智能可视化系统、基于大数据技术的嵌入式仿真系统、有效处理大数据的仿真应用组织与管理模式等。

总之，可以预见，将大数据科研模式与现有的理论科研模式、实验科研模式、仿真计算科研模式等柔性、有机地融合，将为社会、生命、工程、军事、科学等领域中的系统，特别是复杂系统，提供更为高效的研究模式和手段。