• 제목/요약/키워드: Metropolis algorithm

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Enhancing the radar-based mean areal precipitation forecasts to improve urban flood predictions and uncertainty quantification

  • Nguyen, Duc Hai;Kwon, Hyun-Han;Yoon, Seong-Sim;Bae, Deg-Hyo
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.123-123
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    • 2020
  • The present study is aimed to correcting radar-based mean areal precipitation forecasts to improve urban flood predictions and uncertainty analysis of water levels contributed at each stage in the process. For this reason, a long short-term memory (LSTM) network is used to reproduce three-hour mean areal precipitation (MAP) forecasts from the quantitative precipitation forecasts (QPFs) of the McGill Algorithm for Precipitation nowcasting by Lagrangian Extrapolation (MAPLE). The Gangnam urban catchment located in Seoul, South Korea, was selected as a case study for the purpose. A database was established based on 24 heavy rainfall events, 22 grid points from the MAPLE system and the observed MAP values estimated from five ground rain gauges of KMA Automatic Weather System. The corrected MAP forecasts were input into the developed coupled 1D/2D model to predict water levels and relevant inundation areas. The results indicate the viability of the proposed framework for generating three-hour MAP forecasts and urban flooding predictions. For the analysis uncertainty contributions of the source related to the process, the Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) using delayed rejection and adaptive metropolis algorithm is applied. For this purpose, the uncertainty contributions of the stages such as QPE input, QPF MAP source LSTM-corrected source, and MAP input and the coupled model is discussed.

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한국 신노년층의 생산적 노화를 위한 회복탄력형 여가 프로그램 알고리즘 검증 (A verification of algorithm on resilience leisure programs for the productive aging of the new elderly in Korea)

  • 이은석;황희정;심승구;조건상;안찬우
    • 디지털융복합연구
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    • 제15권5호
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    • pp.505-515
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    • 2017
  • 이 연구는 한국 신노년층의 생산적 노화를 위한 회복탄력형 여가 프로그램 알고리즘을 검증하는데 목적이 있다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 2014년 대도시와 중/소도시 그리고 농촌지역에 예비노인(56세-64세)을 모집단으로 설정하여 525명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료는 SPSS 20.0프로그램을 이용하여 설문지의 신뢰도와 타당도검사, 의사결정나무분석을 실시한 결과 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 의사결정나무분석을 이용한 회복탄력형 여가프로그램에 영향을 미치는 요인은 주관적 건강상태, 활동욕구, 대인관계교류, 가계소득으로 나타났다. 둘째, 의사결정 나무분석을 이용하여 회복탄력성 변인의 알고리즘을 분석한 결과, 대인관계성, 자기조절성, 긍정성 요인 순으로 나타났다. 회복탄력성의 구성요인들 간의 구조적 알고리즘은 대인관계성에 따라 대인관계성이 낮은 집단의 경우는 긍정성과 관련이 있고, 높은 집단은 자기조절성과 관련이 있음을 알 수 있었다.

그리드 단체 위의 디리슐레 분포에서 마르코프 연쇄 몬테 칼로 표집 (MCMC Algorithm for Dirichlet Distribution over Gridded Simplex)

  • 신봉기
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.94-99
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    • 2015
  • 비모수 베이스 통계학, 확률적 표집에 기반한 추론 등이 기계학습의 주요 패러다임으로 등장하면서 디리슐레(Dirichlet) 분포는 최근 다양한 그래프 모형 곳곳에 등장하고 있다. 디리슐레 분포는 일변수 감마 분포를 벡터 분포로 확장한 형태의 하나이다. 본 논문에서는 감마 분포를 갖는 임의의 자연수 X를 K개의 자연수의 합으로 임의 분할 할 때 각 부분의 크기 비율을 디리슐레 분포에서 표집하는 방법을 제안한다. 일반적으로 디리슐레 분포는 연속적인 (K-1)-단체(simplex) 위에 정의 되지만 자연수로 분할하는 표본은 자연수라는 조건 때문에 단체 내부의 이산 그리드 점에만 정의된다. 본 논문에서는 단체 위의 그리드 상의 이웃 점들의 확률 분포로부터 마르코프연쇄 몬테 칼로(MCMC) 제안 분포를 정의하고 일련의 표본들의 마르코프 연쇄를 구현하는 알고리듬을 제안한다. 본 방법은 마르코프 모델, HMM 및 준-HMM 등에서 각 상태별 시간 지속 분포를 표현하는데 활용 가능하다. 나아가 최근 제안된 전역-지역(global-local) 상태지속 분포를 동시에 모형화하는 감마-디리슐레 HMM에도 응용가능하다.

Attack-Proof Cooperative Spectrum Sensing Based on Consensus Algorithm in Cognitive Radio Networks

  • Liu, Quan;Gao, Jun;Guo, Yunwei;Liu, Siyang
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제4권6호
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    • pp.1042-1062
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    • 2010
  • Cooperative spectrum sensing (CSS) is an effective technology for alleviating the unreliability of local spectrum sensing due to fading/shadowing effects. Unlike most existing solutions, this paper considers the use of CSS technology in decentralized networks where a fusion center is not available. In such a decentralized network, some attackers may sneak into the ranks of cooperative users. On the basis of recent advances in bio-inspired consensus algorithms, an attack-proof, decentralized CSS scheme is proposed in which all secondary users can maintain cooperative sensing by exchanging information locally instead of requiring centralized control or data fusion. Users no longer need any prior knowledge of the network. To counter three potential categories of spectrum sensing data falsification (SSDF) attacks, some anti-attack strategies are applied to the iterative process of information exchange. This enables most authentic users to exclude potentially malicious users from their neighborhood. As represented by simulation results, the proposed scheme can generally ensure that most authentic users reach a consensus within the given number of iterations, and it also demonstrates much better robustness against different SSDF attacks than several existing schemes.

How Does Internal Control Affect Bank Credit Risk in Vietnam? A Bayesian Analysis

  • PHAM, Hai Nam
    • The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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    • 제8권1호
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    • pp.873-880
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    • 2021
  • The purpose of this study is to investigate the impact of internal control on credit risk of joint stock commercial banks in Vietnam from 2007 to 2018. Furthermore, we specify bank-specific characteristics and macroeconomic conditions, and analyze how these factors affect credit risk of banks: the number of board members, the number of board members with banking or finance background as ratio of total board members, loans to total assets ratio, loans to deposit ratio, the number of days between the year-end and the publication of the financial statements, and the use of top four auditing firms proxy for five elements of internal control. By using the dataset of 30 Vietnamese joint stock commercial banks and Bayesian linear regression via Random-walk Metropolis Hastings algorithm, the results of this study show that five elements of internal control have a impact on bank credit risk, namely, control environment, risk assessment, control activities, information and communication, and monitoring activities. For factors of banks' characteristics, bank size and financial leverage have a negative impact on banks' credit risk, and bank age has a positive effect. For macroeconomic factors, inflation has a positive impact and economic growth has a negative impact on banks' credit risk.

GARCH-X(1, 1) model allowing a non-linear function of the variance to follow an AR(1) process

  • Didit B Nugroho;Bernadus AA Wicaksono;Lennox Larwuy
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제30권2호
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    • pp.163-178
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    • 2023
  • GARCH-X(1, 1) model specifies that conditional variance follows an AR(1) process and includes a past exogenous variable. This study proposes a new class from that model by allowing a more general (non-linear) variance function to follow an AR(1) process. The functions applied to the variance equation include exponential, Tukey's ladder, and Yeo-Johnson transformations. In the framework of normal and student-t distributions for return errors, the empirical analysis focuses on two stock indices data in developed countries (FTSE100 and SP500) over the daily period from January 2000 to December 2020. This study uses 10-minute realized volatility as the exogenous component. The parameters of considered models are estimated using the adaptive random walk metropolis method in the Monte Carlo Markov chain algorithm and implemented in the Matlab program. The 95% highest posterior density intervals show that the three transformations are significant for the GARCHX(1, 1) model. In general, based on the Akaike information criterion, the GARCH-X(1, 1) model that has return errors with student-t distribution and variance transformed by Tukey's ladder function provides the best data fit. In forecasting value-at-risk with the 95% confidence level, the Christoffersen's independence test suggest that non-linear models is the most suitable for modeling return data, especially model with the Tukey's ladder transformation.

포아송 실행시간 모형에 의존한 소프트웨어 최적방출시기에 대한 베이지안 접근 방법에 대한 연구 (The Bayesian Approach of Software Optimal Release Time Based on Log Poisson Execution Time Model)

  • 김희철;신현철
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제14권7호
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    • pp.1-8
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    • 2009
  • 본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구하였다. 따라서 최적 소프트웨어 방출 정책은 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 정책을 수용해야 한다. 본 논문에서는 로그포아송 실행시간모형에 대하여 베이지안 모수 추정법(마코브체인 몬테칼로(MCMC) 기법 중에 하나인 깁스 샘플링과 메트로폴리스 알고리즘을 이용한 근사기법)이 사용되었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 Musa의 T1 자료를 적용하여 최우수추정법과 베이지안 모수 추정과의 관계를 빅교하고 또한 최적 방출시기를 추정하였다.

불확실성이 고려된 비용-편익분석 기법을 도입한 최적설계홍수량 산정 (Calculation of optimal design flood using cost-benefit analysis with uncertainty)

  • 김상욱;최광배
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권6호
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    • pp.405-419
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    • 2022
  • 홍수피해를 최소화하기 위한 수공구조물의 적정 규모 결정을 위해 사용되는 홍수빈도분석에는 통계적 분석절차에 따른 불확실성이 포함된다. 따라서 불확실성이 포함된 범주 내에서 가장 적절한 설계홍수량(design flood)을 결정하는 과정은 수공구조물의 최종단계에서 중요하게 다루어져야 하는 부분이나 이를 제시한 연구는 많지 않다. 비용-편익 분석기법을 홍수빈도분석 절차에 도입하여 구성되는 총 기대비용함수(total expected cost function)는 설계홍수량 중 최적설계홍수량(optimal design flood)을 결정하기 위한 새로운 접근방식이다. 이 절차는 UNCODE (UNcertainty COmpliant DEsign)로 명명되어 사용된 바 있으나, 국내에서는 아직 적용 결과가 소개되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 UNCODE의 수학적 구성 절차를 소개함과 함께 북한강수계에 위치한 수력발전댐(화천댐, 춘천댐, 의암댐, 청평댐)의 연최대유입량을 사용하여 최적설계홍수량을 산정하고 이 결과를 기존 홍수빈도분석 결과와 비교하였다. 불확실성이 고려된 총 기대비용함수로부터 확률분포함수들(Gumbel 및 GEV)의 모수를 추출하는 과정에서 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하여 불확실성의 범위를 추정하였으며, 비용-편익 분석기법에 사용되는 비용 및 피해함수는 수학적 구성의 편의성을 위하여 1차 선형함수로 가정되었다. 4개의 발전용댐, 2개의 확률분포 및 2개의 재현기간에 대하여 최적설계홍수량의 중앙값이 기존 홍수빈도분석 절차에 의해 산정된 설계홍수량보다 일정 정도 큰 값으로 산정됨을 알 수 있었다. 향후에는 본 연구에서 적용된 절차를 간단한 수식형태로 함수화하여 발전용댐 운영의 실무업무나 하천기본계획의 수립 등에 있어 비용-편익분석 기법의 적용성을 높이기 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

무선 네트워크에서 사용자 이동 패턴을 사용한 이동성 예측 기법 (A Mobility Prediction Scheme using a User's Mobility Pattern in Wireless Networks)

  • 권세동;박현민
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제11C권2호
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    • pp.193-202
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    • 2004
  • 무선 셀룰러 환경에서 가장 중요한 기술중의 하나가 사용자의 이동성(Mobility)을 보장하기 위한 핸드오프 기술이다 이러한 핸드오프 기술은 사용자가 이동할 주변 셀에 대한 대역폭 예약과 관련이 있다. 무선 셀룰러 환경에서 효과적인 대역폭 사용을 위하여. 사용자의 이동성을 예즉하는 기술은 핸드오프 호의 실패율(Dropping Probability)과 핸드오프 지연을 줄이는 효과적인 방법이다. 기존의 연구에서는 사무실, 빌딩과 같은 제한된 범위나 셀 간의 히스토리에 기반하여 이동 예측 알고리즘을 수행하였다. 그러나, 마이크로-셀(Micro-Cell) 구조나 도로가 복잡하게 구성되어 있는 도심에는 잘 적용되지 못한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 본 논문에서는 낀 내부 이동 패턴을 저장한 히스토리를 이용하여, 사용자가 이동할 셀을 예측하는 새로운 알고리즘을 제안한다

Structural modal identification and MCMC-based model updating by a Bayesian approach

  • Zhang, F.L.;Yang, Y.P.;Ye, X.W.;Yang, J.H.;Han, B.K.
    • Smart Structures and Systems
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    • 제24권5호
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    • pp.631-639
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    • 2019
  • Finite element analysis is one of the important methods to study the structural performance. Due to the simplification, discretization and error of structural parameters, numerical model errors always exist. Besides, structural characteristics may also change because of material aging, structural damage, etc., making the initial finite element model cannot simulate the operational response of the structure accurately. Based on Bayesian methods, the initial model can be updated to obtain a more accurate numerical model. This paper presents the work on the field test, modal identification and model updating of a Chinese reinforced concrete pagoda. Based on the ambient vibration test, the acceleration response of the structure under operational environment was collected. The first six translational modes of the structure were identified by the enhanced frequency domain decomposition method. The initial finite element model of the pagoda was established, and the elastic modulus of columns, beams and slabs were selected as model parameters to be updated. Assuming the error between the measured mode and the calculated one follows a Gaussian distribution, the posterior probability density function (PDF) of the parameter to be updated is obtained and the uncertainty is quantitatively evaluated based on the Bayesian statistical theory and the Metropolis-Hastings algorithm, and then the optimal values of model parameters can be obtained. The results show that the difference between the calculated frequency of the finite element model and the measured one is reduced, and the modal correlation of the mode shape is improved. The updated numerical model can be used to evaluate the safety of the structure as a benchmark model for structural health monitoring (SHM).