26、霓虹灯与荧光灯的特性、应用及问题解析

霓虹灯与荧光灯的特性、应用及问题解析

1. 霓虹灯的特性与应用

霓虹灯在过去几十年中,带有特殊形状电极的装饰性霓虹灯很受欢迎。如今,在佛罗里达州旅游商店出售的手绘夜灯中,霓虹灯民间艺术依然存在。

1.1 电源测试
  • 直流驱动 :当由直流电流驱动时,霓虹灯只有负极(阴极)会发光。
  • 交流驱动 :当交流电流通过灯泡时,两个端子都会发光。
  • 电源测试应用 :如果将一个带有串联电阻的灯泡放在家用交流电源的“火线”侧和地之间,灯泡会发光;如果放在电源的中性侧和地之间,则不会发光。这些特性使霓虹灯可用于简单的电源测试。
1.2 使用寿命
  • 溅射现象 :在霓虹灯的日常使用中,电极的金属会逐渐汽化,这种现象称为溅射。可以观察到玻璃外壳因汽化金属的沉积而变黑。
  • 直流和交流对寿命的影响 :在使用直流电压的灯中,电极的寿命更有限,因为溅射只影响阴极。而使用交流时,电极轮流充当阴极,汽化分布在两者之间。
  • 寿命计算公式 :通常,霓虹灯的额定寿命为15,000至25,000小时(连续运行两到三年)。通过稍微降低电压可以大大延长寿命,这可以通过用稍高阻值的串联电阻代替来实现。寿命计算公式为 (LB = LA * ( RB / RA ) ^{3.3}) ,其中 (LA) 是正常使用寿命,(LB) 是延长后的使用寿
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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