五一坝上骑马

很早以前就想学骑马,上次去内蒙的翁牛特旗时还想着找一机会骑骑,但没有很好的机会。 五一三天长假,看到绿野http://www.lvye.org/ 上找到有人组织去河北的坝上骑马,以前听张诚也说过坝上骑马好玩,就报名去了。

是4月30号7点从龙泽园地铁站出发, 走上八达岭高速公路时天已经黑了,满天繁星,没有月亮。 当11点左右汽车停在旷野中,大家出车方便时,天上没有一片云朵,密密麻麻的星星吓了我一跳,以前就真没看见过这么多的星星,而记忆中的北斗七星是在北方的,但我抬头看时它们在我的头顶上。 后悔小时候地理没学好,不知道是自己认错了还是北斗七星真的就会转到头顶上去。 晚上12点时我们到达了一个农家小院,大家围了两圆桌各自报了个名介绍下自己,喝了大碗稀钣就找个床睡觉了。

第二天早上八点,吃过以油条为主的早餐后就出去骑马了。一共十六个人,分快慢两组,当然我从没骑过,是慢组。 我骑的马是一匹灰色的马,我们四人再加上一个马倌走出了村落,马是群居动物,几匹马刚开始是慢慢走,当有一匹马跑起来,其实的几匹就会跟着跑起来。对于不会骑马的人来说,马单独是不主动跑的,只会在别的马的带动下才会跑起来。我们花了不少劲,可马就是不怎么跑。后来一路上跑马的多起来,我们的马才开始跟着跑。没跑多久,我的屁股和腿就已经疼的很厉害了。

绕着山头后,我们顺路和别人一起跑到了村子,我的马在回村的路上跑时很积极,但回村之后就不跑了,不管我怎么打它,它要么是在原地不动,要么就是打转转。我骑在马身上,应该说对它心存畏惧,担心它发起脾气来乱蹦乱跳把我扔下来,也不敢怎么它。只能换匹马。

新换的马刚开始看上去比较活跃肯跑,但等它发现坐在它背上的人不会骑马后,它就开始欺负我了。有时向小树丛中钻,有时瞎跑。后来它干脆站着然后两腿向前一跪,向地上躺,吓了我一大跳,还好的是它躺的动作比较慢和轻,对我没什么威胁。我赶紧下马。我把它拉起来,试着轻轻拍后它的头和它套套近乎,但这完全不好使,我一骑上去它就向地上躺。 后来村边卖水的大伯示范着告诉我我得拉紧缰绳,不让它向地上躺。这点我随后就做到了,但它还是不肯跑,我没办法只能回去。

中午快队的人没回来吃钣,他们去二十公里外的柳树沟了。我们四个人自己随便吃了点,大家都太累不想跑了,又刚好够人数可以打扑克,就开始打扑克。

三点多钟的时间,快队回来了,我就要了一匹黄色的高头大马,向野外走去。 这里是半树丛化的野外,方圆几公里没有一个人,开始的难点主要是怎样让马顺着我的方向跑,而不是自己瞎跑。 如果马儿不顺骑马人的方向跑,骑马人根本就不敢跑起来。 而因为和马没有共同语言,马总是不按我的意思瞎走,所以也总跑不起来。后来我发现有一个地方右手边是铁丝网,我靠着铁丝网跑时马没法瞎改变方向,这样我就不用担心它转弯。只要用脚磕一个马肚,马就开始跑起来了。 当我发现这个方法后,精神大振,顾不上屁股疼,开始一路策马狂奔。

第三天又是一个好天气,他们一部分人出去快马野骑了,一部分人坐马车到一个叫大沙场的地方去看骑马比赛,我也想跟他们快马野骑,但带头羊哥说这样不行,因为一个不会骑的人跟着影响整个大队的。我就自己骑马向大沙场走。 这一天真是爽,我已经知道抓紧缰绳来控制马的行进方向了,这点最重要。另外磕马肚告诉马开始跑,拉缰绳告诉马访停下来了。这几点经验就足以让我在满是沙尘的草原上快马疾驰。 当我从侧面将一群快速奔跑的人甩在身后,口中大声吆喝'驾!驾!',双眼眯成一条缝的时候,耳边是呼呼的风。 这是一种怎样一种自由的感觉!

中午我们就坐上了回城的车,晚上9点到肖家河。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值