骑行天下之北京到天津(1)

五一期间,选择了经济实惠且个性化的骑行方式从北京前往天津。早上从北京出发,途经西红门、廊坊等地,沿途欣赏小麦田等乡村风光,傍晚抵达廊坊市区。

五一要到了,又是七天长长的假期,可以选择去的地方有内蒙的呼伦坝尔草原,草原上春天的气吸应该很浓,小草应该也绿绿葱葱了,另外是美丽的海滨大连,从北京出发坐车到天津,然后坐轮船渡渤海到大连;再一个选项是骑单车从北京出发,经廊坊到天津。 考虑到正是五月艳阳天,同更多的大自然亲密接触,旅游旺季不扎堆,最后选择了骑单车,经济实惠并且有个性。

在北京拼客上发了个贴子,回复的人很踊跃,想去的人几乎没有。后来是一个叫高峰的给我打了电话,说一起同去,见过面后就决定两个人一起走了。

五月二号的天气阳光明媚,凉风习习,我们9:30在北京西三环北苏州桥集合,沿西三环向南前行。西三环两旁上的行人如同住日一样熙熙攘攘,我们的心情就和天气一样的愉快。
 
下面两地图中蓝色线是行进路线:

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 上午1130时很顺利的到达西红门南桥,在一家清真店简单吃过午钣,1310开始继续上路,这时的太阳已经是夏天的太阳,黑色的自行车座板已经被烤得很烫, 当我们经过装着黑色钢材停在路边的马路旁的大卡车时,感觉就像从一个大火炉旁边经过,此时如果有鸡蛋,这个火炉肯定一下子就能烤出煎蛋来。

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下午的行程慢了很多,我的腿感觉累起来。刚才沿途有很大我好多年没看到过的小麦地,我们不由的走走停停

 这是我们在路边的田边休息时,有人正在种西瓜苗。

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后面的路骑的比较慢,主要是我没力气了,尽管高峰看上去还很有潜力,但我的确有点累了,我还有点怕腿平时运动太少,突然这么大的工作量会损害的我腿,也不敢太使劲骑。下行四点多时才真正走出北京。

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1830左右的样子,进入廊坊市区。

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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