Intermittent streamflow is common phenomenon in arid and semi-arid regions. To manage water resources of intermittent streamflows, stochactic simulation data is essential; however the seasonally stochastic modeling for intermittent streamflow is a difficult task. In this study, using the periodic Markov chain model, we simulate intermittent monthly streamflow for occurrence and the periodic gamma autoregressive and copula models for amount. The copula models were tested in a previous study for the simulation of yearly streamflow, resulting in successful replication of the key and operational statistics of historical data; however, the copula models have never been tested on a monthly time scale. The intermittent models were applied to the Colorado River system in the present study. A few drawbacks of the PGAR model were identified, such as significant underestimation of minimum values on an aggregated yearly time scale and restrictions of the parameter boundaries. Conversely, the copula models do not present such drawbacks but show feasible reproduction of key and operational statistics. We concluded that the periodic Markov chain based the copula models is a practicable method to simulate intermittent monthly streamflow time series.
Direct tracking problem of moving noncircular sources for multiple arrays is investigated in this study. Here, we propose an improved unscented particle filter (I-UPF) direct tracking method, which combines system proportional symmetry unscented particle filter and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm. Noncircular sources can extend the dimension of sources matrix, and the direct tracking accuracy is improved. This method uses multiple arrays to receive sources. Firstly, set up a direct tracking model through consecutive time and Doppler information. Subsequently, based on the improved unscented particle filter algorithm, the proposed tracking model is to improve the direct tracking accuracy and reduce computational complexity. Simulation results show that the proposed improved unscented particle filter algorithm for noncircular sources has enhanced tracking accuracy than Markov Chain Monte Carlo unscented particle filter algorithm, Markov Chain Monte Carlo extended Kalman particle filter, and two-step tracking method.
In this paper, we study some limit properties of the harmonic mean of random transition probability for a second-order nonhomogeneous Markov chain on the generalized gambling system indexed by a tree by constructing a nonnegative martingale. As corollary, we obtain the property of the harmonic mean and the arithmetic mean of random transition probability for a second-order nonhomogeneous Markov chain indexed by a double root tree.
산업현장에서는 품질검사 과정 중의 잘못된 불량판정을 감소시키기 위하여, 각 제품단위에 대하여 불량판정이 나왔을 경우 복수의 검사를 반복하여 수행하는 경우가 있다. 본 논문은 총 두 번까지의 연속된 검사를 허용하는 품질검사 프로세스에 대한 분석을 다루고 있다. 본 논문에서는 제품검사의 단계와 품질판정 상태를 모델링하는 수학적 도구로서 마르코프 체인이 사용되었다. 그리고 산업체의 생산관리 시스템에서 수집된 불량 판정률을 마르코프 체인 모델의 데이터로 사용하였다. 또한 본 논문은 제품의 품질 특성 별 최종 비율과 제품의 폐기율에 대한 이러한 연속적인 이중검사 허용 프로세스의 영향에 대하여 분석을 수행하였다. 분석 결과, 연속이중검사 허용이 정상 제품에 대한 불량판정을 줄이며, 그 결과 재료, 노동 및 기타 비용을 줄이는 데 기여할 수 있다는 것을 확인하였다
본(本) 논문(論文)에서는 다음 두가지 가설들을 검증하기 위해서 1967~83년 동안에 화학분야(化學分野) 학술지(學術誌)들에 실린 3,815편의 논문(論文)들을 분석(分析)하였다. 첫번째 가설은 마코브체인을 이용하여 특정한 주제 분야의 연구자(硏究者)들의 하위주제간(下位主題間) 이동과정(移動過程)을 기술하고 예측(豫測)할 수 있다는 것이며, 두번째 가설(假說)은 마코브체인의 추이확율행렬(推移確率行列)을 이용하여 해당 주제분야의 지적(知的) 구조(構造)를 다차원(多次元) 공한상(空閒上)에 나타낼 수 있다는 것이다. 연구(硏究)의 결과(結果)는 마코브체인이 한국(韓國) 화학자(化學者)들의 7 개(個) 하위주제간의 이동과정을 연구하는데는 물론 화학분야(化學分野)의 지적구조(知的構造)를 2 차원(次元) 지도상에 규명하는 데에도 응용(應用)될 수 있음을 보여주고 있다.
Since the advent of the Internet, and the development of smart devices, people have begun to spend more time in online platforms; this phenomenon has created a large number of online Words of Mouth (WOM) daily. Under these changes, one of the important aspects to consider is the conformity effect in online WOM; that is, whether an individual's own opinion would be influenced by the majority opinion of other people. This study, therefore, investigates whether there is the conformity effect in online product ratings for Amazon.com using the method called Markov Chain analysis. Markov Chain analysis considers the stochastic process that satisfies the Markov property, and we assume that the generation of online product ratings follows the process. Under the assumption that people are usually independent when they express their opinion in online platforms, we analyze the interdependency among rating sequences, and we find weak evidence that there exists the conformity effect in online product rating. This suggests that people who leave online product ratings consider others' opinions.
포장유지관리체계는 신설포장의 공용 이후 포장 유지보수를 실시함에 있어 기술적으로 타당하고 경제적으로 효율적인 보수전락을 적용하는 것을 목표로 한다. 이를 위해서는 신뢰성 있는 포장공용성 예측모델을 필요로 한다. 본 연구에서는 마르코프 체인 이론에 기초한 확률적 포장공용성 예측 시스템을 제안하고, 아스팔트 포장으로의 적용상 문제점 등을 기술하였다. 본 연구 결과로서 아스팔트 포장의 공용성 예측을 위한 포장상태 전이행렬을 정의하였으며, 정량적인 포장공용 수명평가 결과를 제시하였다.
Alrusaini, Othman A.;Shafie, Emad A.;Elgabbani, Badreldin O.S.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.28-34
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2021
Internet Service Providers (ISPs) constantly endeavor to resolve network congestion, in order to provide fast and cheap services to the customers. This study suggests two models based on Markov chain, using three and four access attempts to complete the call. It involves a comparative study of four models to check the relationship between Internet Access sharing traffic, and the possibility of network jamming. The first model is a Markov chain, based on call-by-call attempt, whereas the second is based on two attempts. Models III&IV suggested by the authors are based on the assumption of three and four attempts. The assessment reveals that sometimes by increasing the number of attempts for the same operator, the chances for the customers to complete the call, is also increased due to blocking probabilities. Three and four attempts express the actual relationship between traffic sharing and blocking probability based on Markov using MATLAB tools with initial probability values. The study reflects shouting results compared to I&II models using one and two attempts. The success ratio of the first model is 84.5%, and that of the second is 90.6% to complete the call, whereas models using three and four attempts have 94.95% and 95.12% respectively to complete the call.
본 연구의 목적은 간헐수문과정인 일강수계열의 모의발생 모델을 개발하는 것이다. 이를 위하여 연구(I)에서는 교대재생과정을 이용하여 강수발생과정을 해석하였으며, 본 연구(II)에서는 강수발생과정으로 Markov 연쇄를 이용하고 습윤일의 강수량 분포를 조합하여 일 강수계열을 모의발생하는 추계학적 모델을 개발하였다. Markov 연쇄로는 상태 2(건조, 습윤)의 1차 연쇄를 사용하였으며, 습윤일의 강수량 분포는 연속확률분포인 Gamma, Pearson Type-III(PT3), Extremal Type-III(T3E), Weibull 분포를 적용하였다. 일 강수계열 자료의 계절적 변동성을 고려하여 월별로 분리하여 해석하였으며, 강수발생과정과 습윤일의 강수량과정을 조합하여 구성한 두 개의 모의발생 모델 M-W, M-G 모델을 낙동강과 섬진강 유역의 7개 관측소에 적용하여 관측치와 모의발생치를 비교하므로써 모의발생 모델의 적용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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