本书以数字孪生在数据**的应用为主题，从采用的方案、遇到的问题、解决的方法及对未来的思考等全面介绍技术实践的细节。本书共分为5章：第1章介绍数字孪生相关的知识和应用场景；第2章主要阐述数字孪生在数据**的应用和数据**的行业知识；第3～5章篇幅较多，主要介绍数字孪生使用的技术，并配套完整的项目代码，其中第3章介绍数据分析算法相关的技术知识，第4、5章阐述3D可视化框架ThreeJS相关的知识。 本书适合对数字孪生有兴趣的技术团队、开发和研究人员阅读。

第1章 数字孪生的基础知识 1 1.1 数字孪生概述 1 1.1.1 数字孪生概念的问世 2 1.1.2 数字孪生的定义 3 1.1.3 物理实体与数字孪生体的关系 5 1.1.4 数字孪生的典型特征 5 1.2 数字孪生的发展 7 1.2.1 数字孪生的早期应用 7 1.2.2 数字孪生近期的发展 12 1.3 数字孪生的意义 14 1.3.1 数字孪生对于工业制造业的意义 14 1.3.2 数字孪生对于基建工程��意义 15 1.3.3 数字孪生对于智慧城市的意义 16 1.3.4 数字孪生对于智慧**的意义 16 1.3.5 数字孪生的通用意义 17 1.4 数字孪生的主要应用领域 17 1.4.1 基于模仿的数字孪生应用 17 1.4.2 数字孪生城市 19 1.4.3 数字孪生** 21 1.4.4 数字孪生工厂 22 1.4.5 数字孪生在其他行业的应用 24 1.4.6 数字孪生在不同环节的形态 26 1.5 数字孪生应用的关键技术 27 1.5.1 物联网 28 1.5.2 5G技术 29 1.5.3 VR/AR/MR 29 1.5.4 API 31 1.5.5 大数据 31 1.5.6 云计算 31 1.5.7 人工智能 32 1.5.8 边缘计算 32 1.6 本章小结 32 第2章 数字孪生在数据**中的应用概述 33 2.1 数据**现状浅析 33 2.1.1 数据**的定义和发展现状 33 2.1.2 数据**的发展现状 37 2.1.3 数据**的能效指标 39 2.2 数字孪生在数据**的应用场景 41 2.2.1 数字孪生在数据**设计阶段的应用 41 2.2.2 数字孪生在数据**运维阶段的应用 42 2.3 动环监控系统 45 2.3.1 动环监控系统的构成 45 2.3.2 动环监控系统的特点 48 2.3.3 数字孪生与动环监控系统结合的应用价值 49 2.4 本章小结 53 第3章 数字孪生在数据**项目中的数据分析 54 3.1 神经网络概述 54 3.1.1 基本概念 55 3.1.2 人脑神经网络 56 3.1.3 神经网络发展历史 57 3.1.4 神经网络模型 59 3.1.5 应用领域 60 3.2 神经网络理论基础 62 3.2.1 为什么要使用神经网络 62 3.2.2 数学理论 64 3.2.3 算法理论 71 3.3 数据的采集 73 3.3.1 动环系统的技术特点 74 3.3.2 动环系统的架构功能说明 74 3.4 数据模型的建立和训练 77 3.4.1 数据处理 77 3.4.2 特征工程 83 3.4.3 模型选取 85 3.4.4 模型训练及超参调整 87 3.5 数据模型对机房能耗的帮助 98 3.5.1 现有数据分析及预测效果分析 98 3.5.2 其他企业成功案例 100 3.6 本章小结 103 第4章 构建3D可视化的数字孪生体 104 4.1 搭建数据**3D模型 104 4.2 技术选型——ThreeJS的优势 105 4.3 加载数据**模型文件 106 4.3.1 使用FBXLoader加载数据模型 107 4.3.2 其他加载器与模型文件 111 4.4 设置场景、相机与控制器 113 4.4.1 场景、渲染器与ThreeJS坐标系 113 4.4.2 相机 116 4.4.3 控制器 118 4.5 光照与效果组合器 120 4.5.1 光照效果设置 120 4.5.2 效果组合器 121 4.5.3 展示3D场景 125 4.6 本章小结 128 第5章 3D可视化场景切换与数据展示 129 5.1 数据**不同场景的切换 129 5.1.1 数据模型的合理分组 129 5.1.2 创建节点对象与节点查询 133 5.2 添加事件 137 5.3 将相机与控制器平滑移动至合适位置 144 5.4 场景切换 147 5.5 数据**楼层展开效果 157 5.6 向楼层内添加设备 161 5.6.1 批量添加设备 161 5.6.2 设备的场景切换效果 168 5.6.3 设备数据展示 172 5.7 进阶篇一：数据**热力图 174 5.8 进阶篇二：空间展示效果 180 5.9 数据**大屏实例展示 183 5.10 本章小结 184 参考文献 185