The purpose of this study is to develop a estimation model of migration with only population data using the cohort-survival model which has been used for forecasting future population. The fluctuation of population can be bisected to the natural change which can be occurred by birth and death and the social change which means migration. The factors of the social change are usually very important for establishing rural policies. However, researches using migration data has limitations because the usage of them are restricted. For verifying a estimation model of migration, comparing estimated population in 2000 year and migration quantity between 1996 and 2000 of 25 gu with real values, using population data and death ratio from 1995 to 2000 of the 25 gu in Seoul. Result shows a reliable data that R-square of forecating population model is 0.9755 and migration is 0.9180. So these model are worth to estimate a population and migration quantity to restricted migration data.
A system dynamics project is going on for forecasting automobile market in Korea. The project is made up of three stages, and the first stage has been wrapped up. As the first attempt, most efforts have been focused on the sound foundation rather than the exact forecast. The model consists of three sectors; the supply sector, the demand sector, and the population sector. The supply sector is a simple stock and flow diagrams representing the supply capacities of all automobile types. The major effort is made on the demand sector and the population sector. The demands are divided into three categories; replacement demands, new demands, and additional demands. The model applies “one car per person" concept, and assumes there will be no additional demands for a while. The replacement demands are calculated based on a simple stock and flow diagram. The new demands are calculated via Bass models; each bass model represents a diffusion for each age group. The population is divided into 101 age groups (age 0 to age 100). The model has been calibrated with past 10 year data (1990 - 1999), and tested for the next two years (2000-2001). The results ware acceptable, although a fine tuning is required. Now the second stage is going on, and most of efforts are made how to incorporate the economic and cultural factors.
Pusan is the largest coastal city with a population of about four mi18ion in Korea. Because of increased and confused traffic, photochemical air pollution become a major urban environmental problem recently. The photo-chemical air pollution weather forecasting method preciser than existing air pollution forecast method has been developed to forecast ozone episode days with meteorological conditions using the data measured at 7 air quality continuous monitoring stations from lune to September using 2 years (1994, 1995). The method developed in present study showed higher percentage correct and skill score than existing air pollution forecasting in KMA ( Korea Meteorological Administration).
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권3호
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pp.795-805
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1997
In this paper, we consider a Bayesian forecasting method for the analysis of repeated surveys. It is assumed that the parameters of the superpopulation model at each time follow a stochastic model. We propose Bayesian prediction procedures for the finite population total under dynamic generalized linear models. Some numerical studies are provided to illustrate the behavior of the proposed predictors.
Purpose - This study was conducted under the assumption that brand A, a store of company Z of Pangyo, with a new store at Pangyo station is targeting the Bundang-gu area of the newly developed city of Seongnam. Research design, data, methodology - As a result of demand forecasting using geometric series models, an extrapolation of past trends provided the coefficient estimates, without utilizing regression analysis on a constant increase in children's wear, for which the population size and estimated parameter were required. Results - Demand forecasting on the basis of past trends indicates the likelihood that sales of discount stores in the Bundang area, where brand A currently has a presence, would fetch a higher estimated value than that of the average discount store in the country during 2015. If past trends persist, future sales of operational stores are likely to increase. Conclusions - In evaluating location using the simple weighting model, Seohyun Lotte Mart obtained a high rating amongst new stores in Pangyo, on the basis of accessibility, demand class, and existing stores. Therefore, when opening a new counter at a relevant store, a positive effect can be predicted.
2012년 7월 1일에 세종특별자치시가 출범하게 되고 행정복합도시의 1단계 건설사업이 2015년 말에 완료되었다. 따라서 1단계 사업의 결과를 통해서 나타난 결과를 통해 2030년까지 계획하고 있는 인구 및 가구수 목표를 달성할 수 있는 지 점검하고 향후 공급해야 할 주택의 수 및 유형을 결정하는데 활용할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 1단계 사업기간 중에 나타난 결과를 기반으로 2030년까지의 인구수 및 가구수를 예측하였다. 인구수의 예측은 통계청의 장래인구추계에서 나타난 세종시의 인구증가율과 1단계에서 나타난 계획대비 실적을 활용하는 방법을 사용하였다. 분석결과 기존의 행정복합도시가 2030년까지 목표로 하고 있는 인구수 50만명과 가구수를 유치하기는 어려운 것으로 나타났다. 유형별 가구수에 대한 분석에서는 현재 행정복합도시는 공공기관의 대규모 이전으로 인해 3-4인 가구의 비중이 크고 소득수준이 상대적으로 높으며, 자가주택에 거주하는 주택이 많은 것으로 나타났다. 하지만 도시의 규모가 커지면서 1-2인 가구와 임차주택의 비중이 높아지고 소득수준이 조정될 가능성이 높아 향후 주택공급시 이를 반영할 필요가 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 데이터의 효율적인 활용과 정확성에서 보다 우수한 특성을 보이는 GMDH(Croup Method of Data Handling) 알고리즘을 전력수요예측에 적용함으로써 입력 데이터의 선정을 용이하게 하였고, 다양한 데이터를 기반으로 보다 정확한 예측을 할 수 있게 하였다. 그리고, 예측 시에 경제적인 요인(GDP, 수출, 수입, 취업자 수, 경제활동인구, 석유소비량)과 기후적인 요인(평균기온)을 모두 고려하였다. 또한 목표 예측 기간을 1999년 1/4분기에서 2001년 1/4분기까지 9개의 분기로 가정하고, 가정한 목표 기간의 예측 정확도를 높이기 위해 3단계의 시뮬레이션 과정(최적 입력 분기 수를 결정하는 과정, 입력 데이터와 예측값의 시간적 연관성을 분석하는 과정, 입력 데이터의 최적화 과정)을 이용함으로써 더 정확한 전력수요예측 방법을 제시하였고, 제안된 기법으로 목표한 예측 기간에서 0.96%의 평균 에러율을 얻을 수 있었다.
The purpose of this study was to predict the future urban activities effectively and rationally. For the purpose, a simulation model, based on SD, was built by integrating economic activities, land use and traffic of a city and by dividing Daegu Metropolitan City into seven districts and one county. To identify the effect of the development of a new city in the Dalsung County area, the future population and traffic volume of the city were predicted, using the model. The results are summarized as follows. The future population according to the development of a new city in the Dalsung County area was predicted, and the effects before and after the development twenty years later were compared. The future population of the Dalsung County was found to have slightly increased, whereas that of the adjoining Dalsuh Metropolitan District was found to has slightly decreased. For the other districts, there were no changes of the future population. It was found, therefore, that the development of a new city would have no effect on other districts. Then, the traffic volume according to the development of a new city in the Dalsung County area was also predicted. It was found that in the initial stage the traffic volume would increase with the increase in population of Dalsung County. It was predicted that particularly,. the traffic volume for the purpose of business would greatly increase. The traffic volume of Dalsuh Metropolitan District showed a slight decrease, whereas for the other districts, there were no changes of the traffic volume.
A series of system dynamics model was developed for forecasting demand and supply of human resource in the electricity industry. To forecast demand of human resource in the electric power industry, BLS (Bureau of Labor Statistics) methodology was used. To forecast supply of human resource in the electric power industry, forecasting on the population of our country and the number of students in the department of electrical engineering were performed. After performing computer simulation with developed system dynamics model, it is discovered that the shortage of human resource in the electric power industry will be 3,000 persons per year from 2006 to 2015, and more than a double of current budget is required to overcome this shortage of human resource.
The purpose of this study is to establish a method of estimating the daily urban water demend using Backpropagation algorithm is part of ANN(Artificial Neural Network). This method will be used for the development of the efficient management and operations of the water supply facilities. The data used were the daily urban water demend, the population and weather conditions such as treperarture, precipitation, relative humidity, etc. Kwangju city was selected for the case study area. We adjusted the weights of ANN that are iterated the training data patterns. We normalized the non-stationary time series data [-1,+1] to fast converge, and choose the input patterns by statistical methods. We separated the training and checking patterns form input date patterns. The performance of ANN is compared with multiple-regression method. We discussed the representation ability the model building process and the applicability of ANN approach for the daily water demand. ANN provided the reasonable results for time series forecasting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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