• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제20권5호
• /
• pp.879-886
• /
• 2009

본 논문에서는 시장점유율을 추정할 때 최소제곱 서포트벡터기계를 적용하여 보통최소제곱과 최소제곱 서포트벡터기계의 성능을 비교하고자 한다. 최소제곱 서포트벡터기계는 커널 함수를 사용함으로 고차원의 특징 공간에서 선형회귀로 재구성함으로 비선형 회귀문제까지도 해결할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 비모수 기법인 최소제곱 서포트벡터기계를 이용하여 시장점유율 모형을 추정하고자 한다. 최소제곱 서포트벡터기계를 기반으로 한 모형 추정은 시장점유율 유인모형을 해결하기 위한 좋은 대안이 된다. 최소제곱 서포트벡터기계의 성능을 평가하기 위해 비교 실험에서는 한국 자동차 시장에서 차량 판매량을 이용하여 브랜드별 시장점유율 모형을 추정하였다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권12호
• /
• pp.150-158
• /
• 2013

본 논문에서는 절단된 제약적 최소 제곱 필터를 이용하여 방향 적응적으로 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안하는 영상복원 필터는 공간영역에서 이론적으로 영상 전체의 크기를 갖는 제약적 최소 제곱(constrained least squares; CLS) 필터를 Maxwell-Boltzmann 커널을 사용하여 절단한 유한 임펄스 응답(finite impulse response; FIR) 필터의 구조로 실시간 영상복원을 가능하게 한다. 또한 화소 단위로 공분산 행렬을 분석하여 방향성을 추정하여, 화소마다 필터의 계수를 적응적으로 생성하여 방향 적응적으로 영상을 복원한다. 실험결과를 통해 기존의 알고리듬에 비해 제안된 방법이 선명하고 부작용(artifacts)이 적은 결과를 얻는 것을 검증하였다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제8권2호
• /
• pp.163-169
• /
• 2005

속도중합을 역산을 이용하면 탄성파 자료처리에서 있어서 다양한 처리가 가능하므로, 이 분야는 최근에 들어 매우 유용한 영역으로 주목을 받고 있다. 이러한 다양한 처리에 속도중합 역산을 응용하기 위해서는 사용하는 역산이 잡음에 강하면서도 고해상도의 속도중합 결과를 얻을 수 있어야 한다. 이러한 성질을 갖는 역산 방법들 중에서 가장 성공적인 방법 중의 하나라고 볼 수 있는 반복적 가중의 최소자승법(Iteratively Reweighted Least-Squares: IRLS)의 이론적 배경과 구현 방법을 소개하고, 기존 기술 특성과 한계성을 살펴보았다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제6권4호
• /
• pp.43-52
• /
• 1986

computer의 활용이 증대됨에 따라 각종 자료의 회귀분석에 최소자승법이 널리 사용되고 있다. computer의 유효자리수에 따른 회귀계수의 불안정성과 표준최소자승법의 문제점을 기술하고, 이를 개선시키는 방안으로 직교함수를 이용한 최소자승법을 사용하였다. 또한 위의 두가지 방법의 결과를 수치검정예를 통하여 비교 분석하였으며 직교함수를 재직교화하여 정밀도를 향상시키는 기법도 다루었다. 적용예로 AR 과정의 적정차수를 결정하는 Akaike의 FPE(final prediction error)를 이용하여 평창관측소의 월유량 시계열의 AR 과정 적정차수를 구하였으며, AR(2)가 적합한 것으로 선정되었다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제8권2호
• /
• pp.177-184
• /
• 1988

지금까지 관측(觀測)값의 처리(處理)에 적용(適用)해 왔던 최소(最小)제곱법(法)은 정적(靜的)인 data의 처리(處理)에는 적합(適合)하나, 시간(時間)의 변화(變化)가 수반(隨伴)된 관측치(觀測値)의 처리(處理)에는 부적당(不適當)하다. 본(本) 연구(硏究)는 모든 관측(觀測)값이 시간(時間)의 함수(函數)인 것을 고려(考慮)해서 종래(從來)의 최소(最小)제곱법(法)의 일반식(一般式)에 시간(時間)의 개념(槪念)을 도입(導入)하여 동적(動的)으로 수준망(水準網)을 해석(解析)하였다. 이 경우(境遇) 관측(觀測) data를 동적최소(動的最小)제곱법(法)으로 처리(處理)한 결과(結果) 정밀(精密)한 조정(調整)값을 얻었다.

• Environmental Engineering Research
• /
• 제22권2호
• /
• pp.175-185
• /
• 2017

As the energy and environmental problems are increasingly severe, researches about carbon dioxide emissions has aroused widespread concern. The accurate prediction of carbon dioxide emissions is essential for carbon emissions controlling. In this paper, we analyze the relationship between carbon dioxide emissions and influencing factors in a comprehensive way through correlation analysis and regression analysis, achieving the effective screening of key factors from 16 preliminary selected factors including GDP, total population, total energy consumption, power generation, steel production coal consumption, private owned automobile quantity, etc. Then fruit fly algorithm is used to optimize the parameters of least squares support vector machine. And the optimized model is used for prediction, overcoming the blindness of parameter selection in least squares support vector machine and maximizing the training speed and global searching ability accordingly. The results show that the prediction accuracy of carbon dioxide emissions is improved effectively. Besides, we conclude economic and environmental policy implications on the basis of analysis and calculation.

• Industrial Engineering and Management Systems
• /
• 제9권3호
• /
• pp.262-274
• /
• 2010

This article investigates how to adaptively predict the time-varying metrology delay that could realistically occur in the semiconductor manufacturing practice. Metrology delays pose a great challenge for the existing run-to-run (R2R) controllers, driving the process output significantly away from target if not adequately predicted. First, the expected asymptotic double exponentially weighted moving average (DEWMA) control output, by using the EWMA and recursive least squares (RLS) prediction methods, is derived. It has been found that the relationships between the expected control output and target in both estimation methods are parallel, and six cases are addressed. Within the context of time-varying metrology delay, this paper presents a modified recursive least squares-linear trend (RLS-LT) controller, in combination with runs test. Simulated single input-single output (SISO) R2R processes subject to various time-varying metrology delay scenarios are used as a testbed to evaluate the proposed algorithms. The simulation results indicate that the modified RLS-LT controller can yield the process output more accurately on target with smaller mean squared error (MSE) than the original RLSLT controller that only deals with constant metrology delays.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제39C권1호
• /
• pp.9-16
• /
• 2014

본 논문에서는 이동객체의 위치인식 정확도 향상을 위하여 최소자승법을 적용한 이동객체 위치인식 보정 알고리즘을 제안하고, 성능을 분석하였다. 제안한 보정 알고리즘은 일정한 속도로 이동 중인 이동객체의 거리 값들을 TMVS (TWR Minimum Value Selection) 기법으로 측정 한 후, 이 값들을 사용하여 삼변측량법으로 이동객체의 위치를 측정하고, 최소자승법을 적용하여 위치인식 값을 보정한다. 실험결과, 시나리오 1 및 2에서 제안하는 보정알고리즘을 적용한 위치인식의 성능은 기존의 삼변측량법을 적16용한 위치인식의 성능에 비해 위치인식 정확도가 시나리오별 각각 58.84%, 40.28% 개선됨을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.312-319
• /
• 2011

본 논문에서는 디지털 전치 왜곡 선형화기를 위한 새로운 선형화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 DFP(Davidon-Fletcher-Powell) method를 활용하였다. 또한, 기존의 알고리즘보다 빠른 수렴 속도를 가지며, 가중치 갱신 step-size를 초기 설정값 없이 매 루틴마다 최적의 값을 갱신한다. 전력증폭기 모델링에는 전력 증폭기의 기억 효과를 모델링할 수 있는 memory polynomial 모델을 사용하였고, 선형화기의 전체적인 구성은 간접 학습 구조를 따랐다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해 기존의 LMS(Least Mean-Squares), RLS(Recursive Least squares) 알고리즘과 비교하였다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제14권6호
• /
• pp.1385-1397
• /
• 2018

There are many factors that affect the wind speed. In addition, the randomness of wind speed also leads to low prediction accuracy for wind speed. According to this situation, this paper constructs the short-time forecasting model based on the least squares support vector machines (LSSVM) to forecast the wind speed. The basis of the model used in this paper is support vector regression (SVR), which is used to calculate the regression relationships between the historical data and forecasting data of wind speed. In order to improve the forecast precision, historical data is clustered by cluster analysis so that the historical data whose changing trend is similar with the forecasting data can be filtered out. The filtered historical data is used as the training samples for SVR and the parameters would be optimized by particle swarm optimization (PSO). The forecasting model is tested by actual data and the forecast precision is more accurate than the industry standards. The results prove the feasibility and reliability of the model.