• Structural Engineering and Mechanics
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• 제45권5호
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• pp.693-702
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• 2013

Recently, artificial intelligence tools are most used for structural engineering and mechanics. In order to predict reserve prices and prices of awards, this study proposed a novel regression prediction model by the intelligent Kalman filtering method. An artificial intelligent multiple regression model was established using categorized data and then a prediction model using intelligent Kalman filtering. The rather precise construction bid price model was selected for the purpose of increasing the probability to win bids in the simulation example.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.69-75
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• 2014

본 연구에서는 방화발생에 영향을 미치는 요인을 도출하기 위하여 발생건수를 종속변수로 하고 경제 인구 사회적 요인을 독립변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다. 다중회귀분석은 선형함수, 준로그함수, 역준로그함수, 이중로그함수 4가지 함수형태에 대해 적용하였으며, 각 단계별로 변수의 선택과 제외를 고려하는 단계적선택 방식을 적용하였다. 다중공선성 문제와 자기상관 문제를 해결하기 위하여 분산확대지수(VIF)와 Durbin-Watson 계수 이용하였으며, 4가지 함수모형에 대하여 수정된 R 제곱(설명력) 값이 0.935 (93.5%)로 가장 값이 높고 통계적으로 유의한 선형함수모형을 최적의 모형으로 결정하고 모형에 대한 해석을 진행하였다. 선형함수모형 결과 방화발생에 영향을 미치는 요인은 범죄발생건수(0.829), 일반이혼율(0.151), 재정자주도(0.149), 소비자물가상승률(0.099) 순으로 도출되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권3호
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• pp.229-243
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• 2022

우리나라 11개 기상관측지역의 월별 기상자료가 증발접시계수에 미치는 영향을 분석하고, 증발접시계수 산정을 위한 4가지 형태의 다변량 선형회귀모형의 적용성을 검토하였다. 개발된 증발접시계수 산정모형의 적용성을 평가하기 위해서 기존에 다른 연구자들에 의해서 제안된 6가지의 모형과 비교 평가하였다. 우리나라 11개 기상관측지역에서 증발접시계수는 1, 2, 3, 7, 11, 12월은 기온에 가장 큰 영향을 받고, 다른 월들은 일사량에 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 전반적으로 모든 월에서 풍속과 상대습도는 기온이나 일사량과 비교해서 증발접시계수에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 모든 지역과 월에서 각 지역별로 5개의 독립변수(풍속, 상대습도, 기온, 일조시간과 가조시간의 비, 일사량)를 적용하여 유도된 모형이 가장 양호한 증발량 산정 결과를 보였다. 모형 검증결과에 의하면 다변량 선형회귀분석을 적용하여 증발접시계수를 산정하는 경우 일부 지역과 월에서 제한적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권5호
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• pp.839-847
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• 2011

이 연구에서는 다중 선형회귀 모형에서 자기공분산에 근거한 회귀 계수의 추정량을 도출하였다. 자기공분산에 근거한 방법은 Park (2009)에 제시된 방법으로 직관적으로 매혹적이지는 않지만, 이것에 근거한 추정량이 회귀 계수의 불편추정량이 된다. 설명변수 벡터가 어떤 정칙조건을 만족한다면, 오차가 자기회귀이동평균 모형을 따르면 만족되는 약한 조건 하에서 이 추정량이 최소제곱 추정량과 점근적으로 동일한 분포를 가지며 또한 회귀 계수에 확률 상 수렴한다는 것을 보였다. 마지막으로 모의실험을 통해 이 성질들이 소표본에서도 성립하는 것을 보였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권4호
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• pp.59-65
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• 2021

Electricity contributes to the development of the economy. Therefore, forecasting electricity demand plays an important role in the development of the electricity industry in particular and the economy in general. This study aims to provide a precise model for long-term electricity demand forecast in the residential sector by using three independent variables include: Population, Electricity price, Average annual income per capita; and the dependent variable is yearly electricity consumption. Based on the support of Multiple variable regression, the proposed method established a model with variables that relate to the forecast by ignoring variables that do not affect lead to forecasting errors. The proposed forecasting model was validated using historical data from Vietnam in the period 2013 and 2020. To illustrate the application of the proposed methodology, we presents a five-year demand forecast for the residential sector in Vietnam. When demand forecasts are performed using the predicted variables, the R square value measures model fit is up to 99.6% and overall accuracy (MAPE) of around 0.92% is obtained over the period 2018-2020. The proposed model indicates the population's impact on total national electricity demand.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1319-1325
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• 2010

Quantile regression provides a more complete statistical analysis of the stochastic relationships among random variables. Sometimes quantile functions estimated at different orders can cross each other. We propose a new non-crossing quantile regression method applying support vector median regression to restricted regression quantile, restricted support vector quantile regression. The proposed method provides a satisfying solution to estimating non-crossing quantile functions when multiple quantiles for high dimensional data are needed. We also present the model selection method that employs cross validation techniques for choosing the parameters which aect the performance of the proposed method. One real example and a simulated example are provided to show the usefulness of the proposed method.

• 전기학회논문지P
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• 제67권4호
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• pp.183-190
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• 2018

Predicting accurate electricity prices is an important task in the electricity trading market. To address the electricity price forecasting problem, various approaches have been proposed so far and it is known that linear regression-based approaches are the best. However, the use of such linear regression-based methods is limited due to low accuracy and performance. In traditional linear regression methods, it is not practical to find a nonlinear regression model that explains the training data well. If the training data is complex (i.e., small-sized individual data and large-sized features), it is difficult to find the polynomial function with n terms as the model that fits to the training data. On the other hand, as a linear regression model approximating a nonlinear regression model is used, the accuracy of the model drops considerably because it does not accurately reflect the characteristics of the training data. To cope with this problem, we propose a new electricity price forecasting method that divides the entire dataset to multiple split datasets and find the best linear regression models, each of which is the optimal model in each dataset. Meanwhile, to improve the performance of the proposed method, we modify the proposed localized linear regression method in the map and reduce way that is a framework for parallel processing data stored in a Hadoop distributed file system. Our experimental results show that the proposed model outperforms the existing linear regression model. Specifically, the accuracy of the proposed method is improved by 45% and the performance is faster 5 times than the existing linear regression-based model.

• 한국태양에너지학회:학술대회논문집
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• 한국태양에너지학회 2012년도 춘계학술발표대회 논문집
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• pp.126-129
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• 2012

In this work a new correlation has been made to predict the solar radiation for 16 different areas over Korea by estimating the regression coefficients taking into account cloud hours of bright sunshine. Particularly, the multiple linear regression model proposed shows reliable results for estimating the global radiation on a horizontal surface with monthly average deviation of -0.26 to +0.53% and each station annual average deviation of -1.61 to +1.7% from measured values.

• 대한조선학회논문집
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• 제53권1호
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• pp.76-83
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• 2016

The various model tests are carried out to estimate and verify a ship performance in the design stage. But in view of the cost, the model test should be applied to every project vessel is very inefficient. Therefore, other methods of predicting the maneuverability with confined data are required at the initial design stage. The purpose of this study is to estimate the hydrodynamic derivatives by using the multiple regression analysis and PMM test data. The characteristics of the stern shape which has an important effect on the maneuverability are applied to the regression analysis in this study. The correlation analysis is performed to select the proper hull form coefficients and stern shape factors used as the variables in the regression analysis. The comparative analysis of estimate results and model test results is conducted on two ships to investigate the effectiveness of the maneuvering hydrodynamic derivatives estimation applied the stern shape. Through the present study, it is verified that the estimation using the stern shape factors as the variables are valid when the stern shape factors are located in the center of the database.

• 대한환경공학회지
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• 제34권5호
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• pp.312-315
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• 2012

본 연구는 Media공법을 적용하고 있는 하수처리장의 실데이터를 활용하여 다중회귀분석을 통해 유출수질을 예측하는 모형을 구현하였다. 다중회귀분석은 2011년 1년간 데이터를 사용하였으며, 변수선택법 적용, 이상치와 영향치 제거, 변수의 로그변환에 따른 CASE별 연구를 수행하였다. 다중회귀분석으로 구축된 예측 모형으로 예측정확도를 검토한 결과, 2차침전지 유출수 $COD_{Mn}$는 0.87 이상, T-N은 0.81 이상으로 검토되었으며, 구축된 다중회귀모형을 이용하여 유출수가 방류수질기준을 초과하지 않는 운전조건의 범위를 설정할 수 있을 것으로 판단된다. 결론적으로 설정된 운전조건 범위 안에서 수질측면과 에너지 비용측면으로 하수처리장 운영시 운전자에게 적절한 운전 가이드를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.