With the rapid development of urbanization the problems of pedestrian-level wind comfort and natural ventilation of tall buildings are becoming increasingly prominent. The velocity at the pedestrian level ($\overline{MVR}$) and variation of wind pressure coefficients $\overline{{\Delta}C_p}$ between windward and leeward surfaces of tall buildings were investigated systematically through numerical simulations. The examined parameters included building density ρ, height ratio of building αH, width ratio of building αB, and wind direction θ. The linear and quadratic regression analyses of $\overline{MVR}$ and $\overline{{\Delta}C_p}$ were conducted. The quadratic regression had better performance in predicting $\overline{MVR}$ and $\overline{{\Delta}C_p}$ than the linear regression. $\overline{MVR}$ and $\overline{{\Delta}C_p}$ were optimized by the NSGA-II algorithm. The LINMAP and TOPSIS decision-making methods demonstrated better capability than the Shannon's entropy approach. The final optimal design parameters of buildings were ρ = 20%, αH = 4.5, and αB = 1, and the wind direction was θ = 10°. The proposed method could be used for the optimization of pedestrian-level wind comfort and natural ventilation in a residential area.
Suh, Young Ju;Cho, Sun A;Shim, Jung Hee;Yook, Yeon Joo;Yoo, Kyung Hyun;Kim, Jung Hee;Park, Eun Young;Noh, Ji Yeun;Lee, Seong Ho;Yang, Moon Hee;Jeong, Hyo Seok;Park, Jong Hoon
Molecules and Cells
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제26권4호
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pp.338-343
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2008
An embryonic stem cell is a powerful tool for investigation of early development in vitro. The study of embryonic stem cell mediated neuronal differentiation allows for improved understanding of the mechanisms involved in embryonic neuronal development. We investigated expression profile changes using time course cDNA microarray to identify clues for the signaling network of neuronal differentiation. For the short time course microarray data, pattern analysis based on the quadratic regression method is an effective approach for identification and classification of a variety of expressed genes that have biological relevance. We studied the expression patterns, at each of 5 stages, after neuronal induction at the mRNA level of embryonic stem cells using the quadratic regression method for pattern analysis. As a result, a total of 316 genes (3.1%) including 166 (1.7%) informative genes in 8 possible expression patterns were identified by pattern analysis. Among the selected genes associated with neurological system, all three genes showing linearly increasing pattern over time, and one gene showing decreasing pattern over time, were verified by RT-PCR. Therefore, an increase in gene expression over time, in a linear pattern, may be associated with embryonic development. The genes: Tcfap2c, Ttr, Wnt3a, Btg2 and Foxk1 detected by pattern analysis, and verified by RT-PCR simultaneously, may be candidate markers associated with the development of the nervous system. Our study shows that pattern analysis, using the quadratic regression method, is very useful for investigation of time course cDNA microarray data. The pattern analysis used in this study has biological significance for the study of embryonic stem cells.
Prebiotics (peptides, N-acetyglucoamine, fructo-oligosaccharides, isomalto-oligosaccharides and galactooligosaccharides) were added to skim milk in order to improve the growth rate of contained Lactobacillus acidophilus, Lactobacillus casei, Bifidobacterium longum and Bifidobacterium bifidum. The purpose of this research was to study the potential synergy between probiotics and prebiotics when present in milk, and to apply modern optimization techniques to obtain optimal design and performance for the growth rate of the probiotics using a response surface-modeling technique. To carry out response surface modeling, the regression method was performed on experimental results to build mathematical models. The models were then formulated as an objective function in an optimization problem that was consequently optimized using a genetic algorithm and sequential quadratic programming approach to obtain the maximum growth rate of the probiotics. The results showed that the quadratic models appeared to have the most accurate response surface fit. Both SQP and GA were able to identify the optimal combination of prebiotics to stimulate the growth of probiotics in milk. Comparing both methods, SQP appeared to be more efficient than GA at such a task.
In this paper, the FPNN(Fuzzy Polynomial Neural Networks) algorithm with multi-layer fuzzy inference structure is proposed for the model identification of a complex nonlinear system. The FPNN structure is generated from the mutual combination of PNN (Polynomial Neural Network) structure and fuzzy inference method. The PNN extended from the GMDH(Group Method of Data Handling) uses several types of polynomials such as linear, quadratic and modifled quadratic besides the biquadratic polynomial used in the GMDH. In the fuzzy inference method, simplified and regression polynomial inference method which is based on the consequence of fuzzy rule expressed with a polynomial such as linear, quadratic and modified quadratic equation are used Each node of the FPNN is defined as a fuzzy rule and its structure is a kind of fuzzy-neural networks. Gas furnace data used to evaluate the performance of our proposed model.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권2호
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pp.391-399
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2013
Partially linear regression is capable of providing more complete description of the linear and nonlinear relationships among random variables. In support vector regression (SVR) the hyper-parameters are known to affect the performance of regression. In this paper we propose an iterative reweighted least squares (IRWLS) procedure to solve the quadratic problem of partially linear support vector regression with a modified loss function, which enables us to use the generalized approximate cross validation function to select the hyper-parameters. Experimental results are then presented which illustrate the performance of the partially linear SVR using IRWLS procedure.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권6호
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pp.1223-1232
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2011
Tong and Wang's estimator (2005) is a new approach to estimate the error variance using least squares method such that a simple linear regression is asymptotically derived from Rice's lag- estimator (1984). Their estimator highly depends on the setting of a regressor and weights in small sample sizes. In this article, we propose a new approach via a local quadratic approximation to set regressors in a small sample case. We estimate the error variance as the intercept using a ridge regression because the regressors have the problem of multicollinearity. From the small simulation study, the performance of our approach with some existing methods is better in small sample cases and comparable in large cases. More research is required on unequally spaced points.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권2호
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pp.311-317
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2001
It is necessary to check the linearity of selected covariates in regression diagnostics. There are various graphical methods using residual plots such as partial residual plots, augmented partial residual plots and combining conditional expectation and residual plots. In this paper, we propose the modified pseudolikelihood ratio test statistics based on these residual plots to test linearity of selected covariate. These test statistics which measure the distance between the nonparametric and parametric models are derived as a ratio of quadratic forms. The approximate distribution of these statistics is calculated numerically by using three moments. The power comparison of these statistics is given.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권4호
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pp.1087-1094
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2005
e-insensitive support vector regression(e-SVR) is capable of providing more complete description of the linear and nonlinear relationships among random variables. In this paper we propose an iterative reweighted least squares(IRWLS) procedure to solve the quadratic problem of e-SVR with a modified loss function. Furthermore, we introduce the generalized approximate cross validation function to select the hyperparameters which affect the performance of e-SVR. Experimental results are then presented which illustrate the performance of the IRWLS procedure for e-SVR.
단순선형회귀모형에서 어떤 미지의 시점을 전후하여 회귀계수에 변화가 있었는지에 대한 통계적 가설을 검정하고 변화점의 추정방법을 논의한다. 이차형식의 통계량을 제안하고 그 근사분포 및 유의수준제어를 살펴보았다. 또한 하나의 예를 통하여 제안된 방법을 적용하고 우도비검정과 비교하였다.
본 시험은 한우에서 연령에 따라 혈청성분들의 변화를 알아보기 위하여 한우 866두(거세 638, 비거세 228)에 대하여 혈청 농도를 분석하여 채혈시 일령을 독립 변량으로 하고 혈청 성분들을 종속변수로 하는 다항 회귀방정식으로 추정한 결과는 다음과 같다. 거세우나 비거세우 모두 같은 차수의 회귀방정식이 접합한 혈청 성분은 IGF- I (3차식) calium(1차식) 및 IP(1차식)이었고 거세우에서는 1차식이 적합하고 비거세우에서는 3차식이 적합한 혈청 성분은 testosterone와 creatinine었다. 반면에 HDLC는 거세우에서는 3차식이 적합하나 비거세우에서는 1차식이 적합한 것으로 나타났다. 그리고 거세우에서는 2차식이 적합한데 비거세우에서는 3차식이 적합한 혈청성분은 triglyceride 농도와 globulin농도 그리고 A/G비율 등이었고, 거세우에서는 3차식이 적합하고 비거세우에서는 2차식이 적합한 혈청성분은 BUN이었으며, 거세우에서는 2차식이 적합한데 비거세우에서는 1차식이 적합한 혈청성분은 TP와 albumin이었다. 한편 cortisol은 거세우나 비거세우에서 모두 3차식까지의 회귀방정식으로는 연령에 따른 변화를 설명하기가 적합하지 않았으며 glucose는 비거세우에서는 3차식 변화를 보이고 있으나 거세우에서는 3차식까지의 회귀방정식만으로는 연령에 따른 변화를 설명하기가 어려웠다. 가장 적합한 것으로 판단되는 혈청성분들의 회귀모형 중에서 비교적 R-SQUARE 값이 높은 것(R-SQUARE value>0.1)들은 거세우에서 ICF-I, albumin, creatinine, IP, HDLC 등이었으며, 비거세우에서 testosterone, IGF-I, TP, albumin, glucose, creatinine, IP, HDLC 등으로 나타났다. 따라서 IGF-I, albumin, creatinine, IP, HDLC 등은 거세우나 비거세우 모두에서 연령에 따라 비교적 큰 변화를 보이는 혈청 성분이라고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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