In this paper, we propose a Bayesian inference using the Markov Chain Monte Carlo(MCMC) method for the zero inflated negative binomial(ZINB) regression model. The proposed model allows the regression model for zero inflation probability as well as the regression model for the mean of the dependent variable. This extends the work of Jang et al. (2010) to the fully defiend ZINB regression model. In addition, we apply the proposed method to a real data example, and compare the efficiency with the zero inflated Poisson model using the DIC. Since the DIC of the ZINB is smaller than that of the ZIP, the ZINB model shows superior performance over the ZIP model in zero inflated count data with overdispersion.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.10
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pp.1703-1707
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2008
Low frequency oscillation of inter-area system is important problem in power system areas because the operation conditions of power system depend on it. Generally, the analysis of the problem is used by small signal stability. Especially, the analysis results are affected by decision of load models. In this paper, the effect of the analysis results was studied according to load component characteristics. ZIP model, popular in large-scaled power system analysis, was used as the load model. Many cases were studied according to the combination of ZIP model in inter-area system.
This study deals with the traffic accident of the Cheongju arterial link sections. The purpose of the study is to develop the traffic accident model. In pursuing the above, this study gives particular attentions to developing the ZAM(zero-altered model) model using the accident data of arterial roads devided by 322 small link sections. The main results analyzed by ZIP(zero inflated Poisson model) and ZINB(zero inflated negative binomial model) which are the methods of ZAM, are as follows. First, the evaluation of various developed models by the Vuong statistic and t statistic for overdispersion parameter ${\alpha}$ shows that ZINB is analyzed to be optimal among Poisson, NB, ZIP(zero-inflated Poisson) and ZINB regression models. Second, ZINB is evaluated to be statistically significant in view of t, ${\rho}$ and ${\rho}^2$ (0.63) values compared to other models. Finally, the accident factors of ZINB models are developed to be the traffic volume(ADT), number of entry/exit and length of median. The traffic volume(ADT) and the number of entry/exit are evaluated to be the '+' factors and the length of median to be '-' factor of the accident.
Lim, Sam Jin;Park, Jun Tae;Kim, Young Il;Kim, Tae Ho
Journal of Korean Society of Transportation
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v.30
no.6
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pp.37-46
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2012
The number of traffic accidents caused by elderly drivers over the age of 65 has surged over the past ten years from 37,000 to 274,000 cases. The proportion of elderly drivers' accidents has jumped 3.1 times from 1.2% to 3.7% out of all traffic accidents, and traffic safety organizations are pursuing diverse measures to address the situation. Above all, connecting safety measures with an in-depth research on behavioral and physical characteristics of elderly drivers will prove vital. This study conducted an empirical research linking the driving characteristics and traffic accidents by elderly drivers based on the Driving Aptitude Test items and traffic accident data, which enabled the measurement of behavioral characteristics of elderly drivers. In developing the Influence Model, we applied the zero-inflated Poisson (ZIP) regression model and selected an accident prediction model based on the Bayesian Influence in regards to the ZIP regression model and the zero-inflated negative binomial (ZINB) regression model. According to the results of the AAE analysis, the ZIP regression model was more appropriate and it was found that three variables? prediction of velocity, diversion, and cognitive ability? had a relation of influence with traffic accidents caused by elderly drivers.
2012년부터 시행 예정인 신재생에너지 의무할당제(RPS)의 도입으로 향후 태양광 및 풍력 등의 그린 에너지가 향후 지속적으로 배전계통에 연계, 운용될 것으로 예상된다. 이때 정상상태의 계통전압을 해석하기 위해서는 부하모델링이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 많이 활용되고 있는 ZIP 부하모델을 활용하여 배전계통에서 효과적인 전압해석법을 제안하고, 수치해석 및 PSCAD/EMTDC를 이용하여 제안한 전압해석법의 유효성을 검증한다.
This study deals with the rear-end collision at roundabouts. The purpose of this study is to develop the accident models of rear-end collision in Korea. In pursuing the above, this study gives particular attention to developing the appropriate models using Poisson, negative binomial model, ZAM, multiple linear and nonlinear regression models, and statistical analysis tools. The main results are as follows. First, the Vuong statistics and overdispersion parameters indicate that ZIP is the most appropriate model among count data models. Second, RMSE, MPB, MAD and correlation coefficient tests show that the multiple nonlinear model is the most suitable to the rear-end collision data. Finally, such the independent variables as traffic volume, ratio of heavy vehicle, number of circulatory roadway lane, number of crosswalk and stop line are adopted in the optimal model.
So far, the importance for an accurate load model has been constantly raised and its necessity would be further more emphasized. Currently used load model for analysis of power system in Korea was developed 10 years ago, which is aggregated by applying the statistically estimated load compositions to load models based on individual appliances. As modern appliances have diversified and rapidly changed, the existing load model is no longer compatible with current loads in the Korean power system. Therefore, a measurement based load model is more suitable for modern power system analysis because it can accurately include the load characteristics by directly measuring target load. This paper proposes a ZIP model employing a Kalman-filter as the estimation algorithm for the model parameters. The Kamlan-filter based parameter identification offers an advantage of fast parameter determination by removing iterative calculation. To verify the proposed load model, the four-second-interval real data from the Korea Energy Management System (K-EMS) is used.
Kim, Jin-Sun;Kim, Tae-Young;Kim, Kyung-Hwan;Park, Byung-Ho
International Journal of Highway Engineering
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v.13
no.1
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pp.49-57
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2011
This study deals with the traffic accident of arterial link sections in the case of Cheongju. The purpose of the study is to develop the traffic accident model by the function of arterial links. In pursuing the above, this study gives particular attentions to developing the appropriate models using the accident data of main and minor arterial roads divided by 472 small link sections. The main results analyzed are as follows. First, as the t test on the accident characteristics of main and minor arterial roads shows that there are differences in the number of accident and EPDO(equivalent property damage only) between two roads, the development of models by function is analyzed to be appropriate. Second, it is analyzed that ZINB models are all statistically suitable to the number of accident and EPDO of main arterial roads. Third, the analysis shows that EPDOs of minor arterial roads fit to ZINB, and the number of the accident fit to ZIP model. Finally, the common variables of main arterial roads are evaluated to be the traffic volume and the number of inflection point, and those of minor be the average grade.
The statistical analysis to the torrential rainfall data that is defined as a rainfall amount more than 80 mm/day is performed with Daegu and Busan rainfall data which is collected during 384 months. The number of occurrence of the torrential rainfall events can be simulated usually using Poisson distribution. However, the Poisson distribution can be frequently failed to simulate the statistical characteristics of the observed value when the observed data is zero-inflated. Therefore, in this study, Generalized Poisson distribution (GPD), Zero-Inflated Poisson distribution (ZIP), Zero-Inflated Generalized Poisson distribution (ZIGP), and Bayesian ZIGP model were used to resolve the zero-inflated problem in the torrential rainfall data. Especially, in Bayesian ZIGP model, a informative prior distribution was used to increase the accuracy of that model. Finally, it was suggested that POI and GPD model should be discouraged to fit the frequency of the torrential rainfall data. Also, Bayesian ZIGP model using informative prior provided the most accurate results. Additionally, it was recommended that ZIP model could be alternative choice on the practical aspect since the Bayesian approach of this study was considerably complex.
This paper proposes an algorithm to improve the compression performance of the adaptive multi-rate (AMR) speech coding using the context tree weighting (CTW) method. AMR is the voice encoding standard adopted by IMT-2000, and supports 8 transmission rates from 4.75 kbit/s to 12.2 kbit/s to cope with changes in the channel condition. CTW as a kind of the arithmetic coding, uses a variable-order Markov model. Considering that CTW operates bit by bit, we propose an algorithm that re-orders AMR data and compresses them with CTW. To verify the validity of the proposed algorithm, an experiment is conducted to compare the proposed algorithm with existing compression methods including ZIP in terms of compression ratio. Experimental results indicate that the average additional compression rate in AMR data is about 3.21% with ZIP and about 9.10% with the proposed algorithm. Thus our algorithm improves the compression performance of AMR data by about 5.89%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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