家乡的鸟鸣

我的家乡在浙江的西部山区,那里山青水秀,是各种鸟儿栖息的天堂。麻雀、喜鹊、山鸡、猫头鹰、画眉是当地的土著。山鸡端庄秀丽,色彩斑斓,尾翎漂亮,就像戏曲中的青衣,可惜唱腔不雅,只会"哼啊哼啊"地单调发声。它形体     

那些被“饕餮”的野生动物

穿山甲穿山甲又叫蚁鲮鲤、石鲮鱼,属哺乳纲穿山甲科。不同个体的成年穿山甲体重和身长差异很大,身长50～100厘米,体重22～37公斤。穿山甲最大的特点,就是几乎全身覆盖角质鳞片。穿山甲主要以白蚁为食,且食量很大,所以是能保护森林的益兽。但令人遗憾的是,就是这种益兽现在却成为了美味佳肴,供人类食用,使得野生穿山甲越来越稀有,濒临灭绝。目前,     

基于改进麻雀搜索算法优化SVM的风电功率预测研究

为提高风电功率的预测精度提出了一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)优化的支持向量机(SVM)的预测模型。首先，针对传统麻雀搜索算法收敛性不强、容易陷入局部最优解、初始解随机性不强等问题，采用了Halton序列模型对麻雀搜索算法的初值进行改进，并采取了反向学习策略以及柯西变异策略对麻雀个体的位置进行调整扰动，得到了一种收敛性强的改进麻雀搜索算法(ISSA)。随后，利用ISSA对支持向量机的超参数C与g进行寻优，得到了ISSA-SVM预测模型。并对新疆哈密风光基地2022年1—12月风电场采集的风电数据进行预测实验，结果表明：相较于SVM、LSTM以及BP神经网络模型，ISSA-SVM预测精度较高。     

小米价暴涨 农民不种谷——麻雀是哄抬小米价格的罪魁祸首

多年来,北方小米与小麦的价格不相上下,近几年,小米的价格加速上扬,目前每公斤已高达7元,竟然是小麦价格的3倍以上。小米如此昂贵,种谷子的效益一定不错,于是,笔者来到鸡泽县的农田进行了走访调研。     

雪,是一小块冬天(组诗)

正~~     

基于自由搜索人工神经网络的坡地入渗量预测

该文应用基于自由搜索算法的BP（backpropagation）网络模型对自然降雨条件下不同处理措施的红壤坡地入渗规律进行了预测,选择降雨量、最大降雨强度、降雨历时、土壤初始含水率、土壤体积质量、通气孔度和下垫面状况7项指标作为网络输入,土壤入渗量单项指标作为网络输出,结果表明：基于自由搜索算法的BP网络模型可以有效地预测自然降雨条件下不同处理措施坡地入渗规律,预测的平均相对误差为11.08%,经t检验和回归分析表明预测值和实测值相差不大,具有较好的一致性,决定系数为0.9715,并和传统的BP网络进行了比较,结果显示基于自由搜索算法的BP网络预测优于传统的BP网络,模型具有较高的精度和稳定性。     

麻雀的消化道在繁殖期间的形态变化及适应意义

麻雀的消化道在繁殖期总重量、鲜重及干重均高于繁殖前期，分别增加了６１．２１％、３９．４２％和３２．１２％。其中小肠的长度、重量、鲜重及干重也明显增加了４．９２％、１３２．９５％、１７３．７４％和１２８．３３％，而胃内含物重量的增加更为显著。表明了鸟类在繁殖期间通过改变消化道的形态以增加对能量的需求，是鸟类保证繁殖成功的生存对策之一．     

散文诗六篇

暴风雨中的两只麻雀咆哮的黑狮子驰过天庭。一只麻雀叽叽地叫着,停了飞,飞了停,快活得像个琴键。而另一只仿佛嗅出了什么,不叫也不飞,只是伸着脖子吃力地拖动躯体一步一颠地向墙角挪去。当那只麻雀又一次掠过它头顶的时候,我听见它'喳喳'了两声。     

基于混合遗传算法的子结构损伤识别

采用基于柔度矩阵的优化目标函数,将遗传算法(GA)、模拟退火算法(SA)和局部搜索算法(LS)结合起来组成混合遗传算法(HGA),用于结构的损伤识别,并进一步通过应用子结构法来提高识别的效率。基于桁架的模拟计算结果表明,HGA克服了标准遗传算法(SGA)的不足,算法的收敛速度和识别精度都有显著的提高,而与子结构法的结合也使对复杂结构的损伤识别成为可能。     

基于改进松鼠算法的光伏多峰MPPT控制方法研究

【目的】失配现象使光伏系统难以通过最大功率点追踪（MPPT）获得最大功率。扰动和观测（P&O）方法、爬山（H&C）算法等传统的MPPT算法无法区分局部最优和全局最优,难以解决失配现象下的最大功率点追踪问题。【方法】采用文献回顾法对MPPT算法进行梳理,发现现有文献MPPT算法机制各不相同,使得它们追踪性能各有不同,在此基础上提出了一种基于改进松鼠算法（ISSA）的MPPT新算法,通过优化松鼠觅食迭代过程以提升算法性能,并利用MATLAB建立太阳能光伏系统动力学模型,利用Runge-Kutta方法求数值解。通过MATLAB仿真,在失配现象下将提出的算法与原始SSA算法进行比较,以验证提出算法的性能。【结果】与传统的松鼠算法（SSA）相比,改进的松鼠算法（ISSA）大幅度缩短了调节时间,提升了最优值追踪能力,调节时间仅为0.049 3 s,具有良好的动态性能和稳态性能。【结论】ISSA算法的动态性能和稳态性能均优于传统SSA算法,其在调节时间、振荡水平等方面均性能优越,具有良好的应用价值。