帐篷的安装

帐篷的安装方法

1. 先从外袋将帐篷取出,注意里面有2个黑袋子,大的里面是帐篷杆,小的是地钉和防风绳,然后将帐篷平铺在地上,与帐篷裹在一起的钉袋、杆袋等配件先放一边。

图解帐篷安装 - 酣战 - 
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2. 从杆袋中取出玻璃纤维杆,对接好,变成一整条长杆。

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3. 将对接好的纤维杆穿入帐篷的管道内,有的双层帐是内挂式的,就将挂钩挂在纤维杆上。几根杆要同时穿好。

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4. 将纤维杆的一头插入帐篷底角的插入帐篷底角的棚圈里,再到另一头(对角),一手拿着杆,一手拿帐篷的底角,慢慢地将杆拱起,帐篷撑起后再将杆插入底角的的 棚圈里。

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5. 最后一步就是打地钉与拉营绳了,最好是用力,角度也要对好,那样撑起的帐篷才牢固并且美观漂亮,住的也舒心

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帐篷就撑好了,看明白了吗,下面再说说帐篷的打包

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帐篷的打包方 式:

1. 取下外帐,绳子,地钉等物,解开绑带。有外帐一定要将绑带先解开。

2. 将纤维杆,钉子,绳子等物 先打包好,放在一边。

3. 将帐篷对折、叠好。注意对折后的帐篷宽度须与一节纤维杆的宽度一样,否则外袋装不下。折叠时注意一定将蓬布里得空气挤压掉,否则折叠起来很鼓,会装不进外 袋的。

4. 将所有配件一起放在帐篷上面,开始卷帐篷,卷帐篷需要卷紧一些,卷的太松不容易装进外袋。

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MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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