1、北极地区的资源争夺与历史变迁

北极地区的资源争夺与历史变迁

在欧洲极北之地,北极圈以北,俄罗斯摩尔曼斯克州的科拉半岛西北角,有一个名为佩琴加的地区。它西临挪威的芬马克郡,西南与芬兰拉普兰接壤,土地沿着帕斯维克河(俄语称“雷卡帕斯河”,芬兰语称“帕茨约基河”)东岸延伸,这条河构成了俄罗斯与挪威之间的大部分边界。

佩琴加地区的概况
  • 地理环境 :帕斯维克河发源于芬兰拉普兰的伊纳里湖,最终流入大西洋东北部的巴伦支海。在其145公里的河道上,分布着不少于七座水电站,其中两座属于挪威,五座属于俄罗斯。该地区大部分电力被当地高能耗的镍产业——佩琴加镍联合企业消耗。这里丘陵起伏、野生动物丰富,乍一看像是欧洲最宁静的角落之一,但实际上它有着波澜壮阔的历史。
  • 研究意义 :佩琴加地区的命运与当地工业活动紧密相连。对该地区的研究,不仅能深入了解北极地区安全与经济利益的平衡与融合,还能为理解当今围绕北极地区的政治和学术讨论提供历史背景。同时,它也有助于我们了解更广泛的历史进程,如苏芬关系、二战前后苏联的动机和战略,以及战后初期斯大林主义经济的本质。
佩萨莫的重要意义

佩萨莫(1920 - 1944年处于芬兰主权之下时的称呼)不仅仅是一块房地产,它具有多方面的重要意义:
1. 地缘战略价值 :无冰的佩萨莫峡湾使芬兰能够直接进入世界海洋,减少了对波罗的海丹麦海峡通道的依赖。在紧张时期,特别是1940年5月至1941年6月,瑞典和芬兰与世界市场的唯一通道就是利纳哈马里港,佩萨莫路线发挥了极其重要的作用。此外,它还为犹太难民提供了一个出口。

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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