75、燃气照明与跨文化色彩偏好探秘

燃气照明与跨文化色彩偏好探秘

1. 燃气照明的世界

1.1 照明气体的起源与特点

最初,有一种气体被命名为“照明气体”。它产生的光比天然气的蓝光更白。不过,在发明气罩之前,天然气不太适合用于燃气灯,气罩发明后它才得以用于燃气照明。这种照明气体通常储存在巨大的储气罐或煤气表中,在一些城市,这些储气设施还被作为历史地标保存了下来。

还有一种特殊的气体——乙炔,被用于自行车和早期汽车的电石气灯。它是通过将水从一个小容器滴入下方装有碳化钙的容器中获得的。

1.2 燃烧器的发展

  • 开放式火焰燃烧器 :早期的燃烧器是开放式火焰燃烧器,就是在管道末端有一个或一系列小孔。18世纪末开始使用的带有玻璃烟囱的双同心管燃烧器,也常被用于开放式火焰燃气燃烧器。人们发现,火焰温度越高,其流明输出就越大。1858年,威廉·萨格引入了由不导热的块滑石制成的燃烧器,这种燃烧器比导热的金属燃烧器更热。
  • 气罩 :1825年,人们就知道将固体材料放入火焰中,可使其白热化,从而影响火焰的光输出和颜色。例如,将石灰石中的石灰块放入火焰中,会产生极其强烈而集中的光源,被用于剧院的聚光灯,“成为众人瞩目的焦点”这一表达就源于此。1885年,奥地利人卡尔·奥尔·冯·韦尔斯巴赫成功地在燃气火焰周围使用了由固体材料编织而成的气罩。气罩由浸渍了稀土金属钍和铈的硝酸盐的织物制成,干燥后烧掉织物,剩下的是由钍和铈的氧化物组成的易碎、易燃结构。气罩大大提高了燃气灯的光输出和效率,因为钍和铈的氧化物在可见光谱范围内比相同温度下的黑体产生更多的光。气罩的发明使燃气照明在电灯出现后的前5
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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