Zhang, Fan;Bai, Jing;Li, Xiaoyu;Pei, Changxing;Havyarimana, Vincent
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.4
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pp.1975-1988
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2019
Short-term traffic flow prediction plays an important role in intelligent transportation systems (ITS) in areas such as transportation management, traffic control and guidance. For short-term traffic flow regression predictions, the main challenge stems from the non-stationary property of traffic flow data. In this paper, we design an ensemble cascading prediction framework based on extremely randomized trees (extra-trees) using a boosting technique called EET to predict the short-term traffic flow under non-stationary environments. Extra-trees is a tree-based ensemble method. It essentially consists of strongly randomizing both the attribute and cut-point choices while splitting a tree node. This mechanism reduces the variance of the model and is, therefore, more suitable for traffic flow regression prediction in non-stationary environments. Moreover, the extra-trees algorithm uses boosting ensemble technique averaging to improve the predictive accuracy and control overfitting. To the best of our knowledge, this is the first time that extra-trees have been used as fundamental building blocks in boosting committee machines. The proposed approach involves predicting 5 min in advance using real-time traffic flow data in the context of inherently considering temporal and spatial correlations. Experiments demonstrate that the proposed method achieves higher accuracy and lower variance and computational complexity when compared to the existing methods.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.6
no.3
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pp.37-44
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2005
Gait control capacity for most trans-femoral prostheses is significantly different from that of a normal person, and training is required for a long period of time in order for a patient to walk properly. People become easily tired when wearing a prosthesis or orthosis for a long period typically because the gait angle cannot be smoothly adjusted during wearing. Therefore, to improve the gait control problems of a trans-femoral prosthesis, the proper gait angle is estimated through surface EMG(electromyogram) signals on a normal leg, then the gait posture which the trans-femoral prosthesis should take is calculated in the neural network, which learns the gait kinetics on the basis of the normal leg's gait angle. Based on this predicted angle, a postural control method is proposed and tested adaptively following the patient's gait habit based on the predicted angle. In this study, the gait angle prediction showed accuracy of over $97\%$, and the posture control capacity of over $90\%$.
In this paper, a robust nonlinear prediction-type controller (RNPC) is developed for the continuous time nonlinear system whose control objective is composed of system output and its desired value. The basic control law of RNPC is derived such that the future response of the system is first predicted by appropriate functional expansions and the control law minimizing the difference between the predicted and desired responses is then calculated. RNPC which involves two controls, i.e., the auxiliary and robust controls into the basic control, shows the stable closed loop dynamics of nonlinear system of any relative degree and provides the robustness to the nonlinear system with parameter/modeling uncertainty. Simulation tests for the position control of a two-link rigid body manipulator confirm the performance improvement and the robustness of RNPC.
This paper proposes new method for predicting sound power emitted from the control valve and piping system. The sound power level measurement method using the reverberation chamber is much easy to apply in the field compared to the method using the anechoic chamber. Measured sound power was used to determine the coefficients of the equation predicting sound power level. The noise prediction equation was developed at relative flow coefficient, 0.11. The sound power level predicted is in good agreement with the measured value. Proposed method can be used to express the noise characteristics of the control valves.
Prediction models for post-chlorination require complicated information of reaction time, chlorine dosage considering flow rate as well as environmental conditions such as turbidity, temperature and pH. In order to operate post-chlorination process effectively, the correlations between inlet and outlet of clear well were investigated to develop prediction models of chlorine dosages in post-chlorination process. Correlations of environmental conditions including turbidity and chlorine dosage were investigated to predict residual chlorine at the outlet of clear well. A linear regression model and autoregressive model were developed to apply for the post-chlorination which take place time delay due to detention in clear well tank. The results from autoregressive model show the correlationship of 0.915~0.995. Consequently, the autoregressive model developed in this study would be applicable for real time control for post chlorination process. As a result, the autoregressive model for post chlorination which take place time delay and have multi parameters to control system would contribute to water treatment automation system by applying the process control algorithm.
International conference on construction engineering and project management
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2011.02a
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pp.46-51
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2011
High-rise buildings are widely being constructed in the Middle-East, South-East, and East Asia. These buildings are usually willing to stand for the landmark of the region and, therefore, exhibit some extraordinary features such as super-tall height, elevation set-backs, overhangs, or free-form exterior surface, all of which makes the construction difficult, complex, and even unsafe at some construction stages. In addition to the elaborately planned construction sequence, prediction and monitoring of building's movement during construction and after completion are required for precise and safe construction. This is often called the Building Movement Control during construction. This study describes Building Movement Control of the KLCC Tower, a 58-story office building currently being built right next to the famous PETRONAS Twin Towers. The main items of the Building Movement Control for the KLCC Tower are axial shortening and verticality. Preliminary prediction of these items are already carried out by the structural design team but more accurate prediction based on construction stage analysis and combined with time-dependent material testing, field monitoring, and site survey is done by the main contractor. As of September 2010, the Tower is under construction at level 30, where the plan abruptly changes from rectangle to triangle. Findings and troubleshooting until the current construction stage are explained in detail and implementations are suggested for future applications.
In this paper, two methods are discussed for good rolling force prediction in a plate mill. One is about the development of a long and a short learning scheme using a Neural Network for normal rolling and the other is about a mathematical model improvement by considering microstructural changes for controlled rolling. The research results are implemented in a on-line system of Pohang Works in POSCO and the field tests have showed that the prediction accuracies of rolling force are highly improved.
A decentralised computational procedure is proposed for the optimal feedback gain matrix of large-scale discrete-time systems with time-delays. The constant feedback gain matrix is computed from the optimal state and input trajectries obtained hierarchically by the interaction prediction method. All the calculation in this approach are done off-line. The resulting gains are optimal for all the initial conditions. The interaction prediction method is applied to time-delay large-scale systems with general structures by extending the dimensions of coupling matices. A numerical exampie illustrates the algorithm.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.1
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pp.1-10
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2005
This paper proposes a new and simple input prediction method for robust servo system. A robust tracking control system for optical disk drives was proposed recently based on both Coprime Factorization (CF) and Zero Phase Error Tracking (ZPET) control. The CF control system can be designed simply and systematically. Moreover, this system has not only stability but also robustness to parameter uncertainties and disturbance rejection capability. Since optical disk tracking servo system can detect only tracking error, it was proposed that the reference input signal for ZPET could be estimated from tracking errors. In this paper, we propose a new control structure for the ZPET controller. It requires less memory than the previously proposed method for the reference signal generation. Numerical simulation results show that the proposed method is effective.
The rate control is very important to solve the difficulties arising from bit-rate on transmission through channel and to improve video quality. It is very important to point out that the amount of output bit obtained the encoding process using rate controller brings many problems on the transmission of channels and furthermore output bitstream decoded affects directly on the visual quality of displayed subject. In this paper, the effective rate control algorithm by rate-distortion modeling using MPEG-4 encoder is proposed. The proposed rate control has applied different weighting by VOP prediction type and even in the same VOP prediction type, the predicted reference allocates more bit. Through these bit allocation the minimization of distortion can be achieved preventing propagation of quantization error The amount of saved bitstream obtained by the proposed algorithm in this thesis is allocated to I-VOP using region of interest(ROI) selective enhancement on the next GOV encoding process and this process brought the improvement of visual quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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