石坑崆(猛坑石)攻略

1. 路线

路线应配合附图阅读,特别是GPS卫星图。

1.1 从韶关出发的路线图

  • 韶关市->南岭森林公园入口:开车约1.5h,高速车少,山里穿行,云雾缭绕,风景甚好。
  • 森林公园入口->亲水谷入口:开车约15min
  • 亲水谷入口->亲水谷出口:长度2.5Km,拔高200m(626m->820m),徒步需要1.2小时,10:22-11:34;穿行于点缀了若干瀑布群的苍翠之间,触手可及之处均为南方湿润之气。
  • 亲水谷出口->莽山收费站:长度9Km,拔高530m(820->1350),徒步需要3小时,11:35 – 14:04;分为两段,前半段是广东的柏油路,后半段是湖南的砂石路,景色乏善可陈,需要勇气和坚持走完。
  • 莽山收费站->石坑崆顶:长度4Km,拔高450m(1350->1804),徒步需要2小时,14:04 – 15:50;柏油路,坡度大难度略高,拔高过程中群山尽揽,云雾于手指间流转仿若神仙,是该次徒步的精华。注:石坑崆最高点为1902,但由于特殊情况,未到达最高点。

1.2 岔路口说明

  • 亲水谷出口处
    在亲水谷出口处有三岔路口,以该路口一排平房为基准,房屋正对的路为下山公路,房屋后面有两条路,一条近路(路线1),一条远路(路线2),卫星图中的路线为路线2。具体怎么走请问平房里的看门人,或者GPS循迹。
  • 台阶处(卫星图小路台阶处)
    见图中标记,公路的左手边有一条往山上走的台阶,据莽山保护站的人说这条小路可以走到石坑崆。
  • 拔高
    从莽山收费站到山顶的4km,牢记遇到岔路口就左转,一共有两个岔路口。

    石坑崆GPS路径与标记图
    石坑崆景区图

2. 雕虫小技

  • 莽山收费站收费
    因为石坑崆在湖南莽山境内,所以从南岭森林公园到石坑崆一共收费两次,一次在南岭入口收费80,一次在莽山收费站。莽山收费站管理非常不正规,可以直接跟收费员商量多少钱。这里收的是莽山的门票,因为进入莽山风景区了,而莽山门票要100块,而石坑崆只是莽山很小的一部分。可以砍价,往2折考虑。
  • 摩托车
    莽山收费站有自然保护区工作的村民,提供摩的业务,可以从莽山收费站送到亲水谷入口,大概一辆摩托一百多。当地村民有些比较刁滑,注意砍价策略,并提前确定是送到哪个目的地。
  • 山顶小屋
    在快到达山顶处有一小屋,提供餐饮住宿服务,不过非常简陋。但是,他们家的面和煎鸡蛋那叫一个好吃,下着雨爬上去,一碗鸡蛋热汤面下肚,浑身说不出的舒坦,体力瞬间恢复。

3. 装备与经验

南岭多雨,一件性能好舒适度高的雨衣是必备的,一双抓地力强的鞋子也是必须的。
全程基本是公路,基本无难度,但是最后4km拔高对体力要求稍高。

石坑崆风景

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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