基于CFNN的污水处理过程溶解氧浓度在线控制

污水处理过程入水干扰严重，不确定性强，因而对溶解氧浓度进行实时控制与精确控制比较困难。为了提高溶解氧浓度的控制精度和控制器的鲁棒性，提出一种基于相关熵模糊神经网络（CFNN）的溶解氧浓度在线控制方法。首先，建立了基于跟踪误差相关熵的性能准则，以抑制较大的异常值。其次，基于在线梯度下降算法调整控制器的参数，并分析了系统的稳定性。最后，基于基准仿真 1 号模型（BSM1）进行实验。结果表明，提出的CFNN控制器能够实时精准地跟踪溶解氧浓度，相比其他基于均方误差准则的神经网络控制器，其具有更高的控制精度与稳定性

基于季节性分解与长短期记忆网络的水质动态预警

随着地表水水质恶化日益严重，有效的水质预警预测技术对于水资源的可持续发展与应急响应机制实施至关重要。长短期记忆网络在水质时间序列预测问题中被广泛使用，但是仅使用长短期记忆网络进行水质预测并不能解决各种复杂因素造成的水质序列的不规则波动问题。为了解决该问题，提出一种数据驱动的水质预测混合模型，该模型将基于局部加权回归散点平滑（Loess）的季节与趋势分解（STL）算法与基于编解码的长短期记忆网络（LSTM-ED）结合。首先通过STL的加法模型将水质时间序列分解为3个子序列，然后利用多元LSTM-ED神经网络对子序列进行预测，通过叠加将数据恢复为实际值，最后通过季节性分段的拉依达准则进一步判断水质是否存在异常并做出预警。实验结果表明，与单一的LSTM、LSTM-ED以及基于序列分解的LSTM-ED模型相比，所提出的模型能显著地提高水质时间序列预测的精度和可靠性，并为水质动态预警提供有效的数据支持

基于MODIS/NDVI的新疆伊犁河谷植被变化/Vegetation dynamics in Ili River valley of Xinjiang based on MODIS/NDVI[J]

利用2000-2010年16d合成的MODIS/NDVI数据,结合植被异常指数、趋势线分析和Hurst 指数等分析方法,对新疆伊犁河谷植被覆盖的时空变化特征进行了分析.结果表明:(1)伊犁河谷内植被覆盖随海拔增高而先增加后减小,最高植被覆盖区位于2000～2 500m的高程带；2000-2010年伊犁河谷各高程带内植被覆盖整体下降趋势明显,但海拔低于1000m的高程带除外.(2)受干湿环境影响,伊犁河谷全区平均被植异常指数最高值出现在降水最多的2002年,最低值出现在降水最少的2008年,但不同区域植被异常指数的变化存在较大差异.(3)伊犁河谷内植被覆盖增加和减小的区域分别占总面积的4.09％和19.34％,增加区域主要位于伊犁河两岸的平原区,减小区域主要位于乌孙山两端以及伊犁河谷周围海拔2000m左右的低山区域；变标度极差分析结果表明,伊犁河谷内植被覆盖年际变化呈现很强的持续性,未来一定时间内将保持现有变化趋势不变

Measurement of integrated luminosity of data collected at 3.773 GeV by BESIII from 2021 to 2024

We present a measurement of the integrated luminosity e+e- of collision data collected by the BESIII detector at the BEPCII collider at a center-of-mass energy of Ecm = 3.773 GeV. The integrated luminosities of the datasets taken from December 2021 to June 2022, from November 2022 to June 2023, and from October 2023 to February 2024 were determined to be 4.995±0.019 fb-1, 8.157±0.031 fb-1, and 4.191±0.016 fb-1, respectively, by analyzing large angle Bhabha scattering events. The uncertainties are dominated by systematic effects, and the statistical uncertainties are negligible. Our results provide essential input for future analyses and precision measurements