罗盘说明书

棱镜罗盘结构图解

  1. 拇指环

  2. 标有北向箭头的北标线

  3. 水平气泡

  4. 带有360°刻度的罗盘刻度盘

  5. 带有360°刻度的可旋转度盘圈

  6. 英寸刻度尺

  7. 底板

  8. 壳体

  9. 透镜棱镜(可垂直调节)

  10. 蓝宝石轴承

  11. 厘米刻度尺

  12. 三脚架接口

  13. 带有瞄准线的观测窗

  14. 盖板

此部件列表与前述所有操作说明相对应,共同构成了该棱镜罗盘的完整使用指南。

完整指南针使用手册翻译汇总

1. 使用指南针

本指南针是精密仪器,常与地图配合使用。为获得最佳精度,必须考虑当地的磁偏角,除非其数值小到可以忽略。

2. 测量方位角

打开指南针,使盖板与壳体垂直。将棱镜架向前折叠到位,透过棱镜观察,调节棱镜高度直至度盘清晰对焦。手持指南针转动身体,使瞄准线与目标对齐,随后在瞄准线与度盘相交处读取方位角数值。

3. 沿已知方位角行进

已知方位角时,透过棱镜观察并转动身体,直至在度盘上看到已知方位角数值。此时瞄准线所指方向即为正确行进方向。

4. 地图定向

将指南针放在地图上,使接触边与子午线重合(子午线是地图上贯穿南北的平行线),固定夜光箭头指向地图北方。转动地图和指南针,使度盘北标记对准固定夜光箭头的指标线。此时地图方位与实地环境一致(此操作未考虑磁偏角修正)。

各表格提供角度与坡度百分比、换算比率之间的对应关系,用于距离、高度和宽度的计算。

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与长短期记忆网络(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与泛化能力,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,突出其在科研与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与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模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与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与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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