一种基于数学数据分析运算处理的数据模型建模方法

一种基于数学数据分析运算处理的数据模型建模方法，其（a）对原始数据进行动态特征筛选：基于信息熵与协方差矩阵计算特征重要性，通过设定动态阈值剔除冗余特征，并根据数据分布变化实时调整特征权重分配比例；（b）对筛选后的高维数据进行张量分解降维：采用CP分解或Tucker分解方法将三维及以上张量分解为低秩核心张量与因子矩阵的乘积，提取潜在关联特征；（c）构建多目标优化模型：将最小二乘损失函数与L1/L2正则化项结合，通过动态反馈机制实时调整模型参数，所述动态反馈机制包括误差反向传播算法和自适应学习率策略；（d）基于贝叶斯优化算法对超参数进行调优，并利用Kolmogorov‑Smirnov检验评估模型分布一致性，根据检验结果动态调整训练策略。