International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권5호
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pp.639-650
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2008
Electricity price forecasting has become an integral part of power system operation and control. In this paper, a wavelet transform (WT) based neural network (NN) model to forecast price profile in a deregulated electricity market has been presented. The historical price data has been decomposed into wavelet domain constitutive sub series using WT and then combined with the other time domain variables to form the set of input variables for the proposed forecasting model. The behavior of the wavelet domain constitutive series has been studied based on statistical analysis. It has been observed that forecasting accuracy can be improved by the use of WT in a forecasting model. Multi-scale analysis from one to seven levels of decomposition has been performed and the empirical evidence suggests that accuracy improvement is highest at third level of decomposition. Forecasting performance of the proposed model has been compared with (i) a heuristic technique, (ii) a simulation model used by Ontario's Independent Electricity System Operator (IESO), (iii) a Multiple Linear Regression (MLR) model, (iv) NN model, (v) Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model, (vi) Dynamic Regression (DR) model, and (vii) Transfer Function (TF) model. Forecasting results show that the performance of the proposed WT based NN model is satisfactory and it can be used by the participants to respond properly as it predicts price before closing of window for submission of initial bids.
The analysis performed here is aimed to increase the familiarity of hydrologic process especially for the small basins which are densely gaged. Kyung An and Mu Shim river basins are selected as a represectative basin according to the criteria which UNESCO has establisheed back in 1964 and being operated under the auspice of Ministry of Construction. The data exerted from these basins is utilized for the determination of the characteristics of precipitation and runoff phenomena for the small basin, which is considerred as a typical Korean samll watershed. The methodology developed by Soil Conservation Service, USA for determination of runoff value from precipitation is applied to find the suitability of the method to Korean River Basin. The soil cover complex number or runoff curve number was determined by considering the type of soil, soil cover, land use and other factor such as antecent moisture content. The averag values of CN for Kyung An and Mushim river basins were found to be 63.9 and 63.1 under AMC II, however, the values obtained from soil cover complex was less than those from total precipitation and effective precicpitation by 10-30%. It may be worth to note that an attention has to be paid in the application of SCS method lo Korean river basin by adjusting 10-30% increase to the value obtained from soil cover complex. Finally, the design flood hydrograph was consturcted by employing unit hydrograph technique to the dimensionless mass curve. Also a stepwise multiple regression was performed to find the relationship between runoff and API, evapotranspiration rate, 5 days antecedent precipitation and daily temperature.
Seo, Sang-Hyun;Park, Woo-Churl;Cho, Rae-Kwang;Xiaori Han
Near Infrared Analysis
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제1권1호
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pp.31-35
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2000
Near-infrared reflectance spectroscopy(NIRS) was used to determine the humic acids in soil samples from the fields of different crops and land-use over Youngnam and Honam regions in Korea. An InfraAlyzer 500 scanning spectrophotometer was obtained near infrared relectance spectra of soil at 2-nm intervals from 1100 to 2500nm. Multiple linear regression(MLR) or partial least square regression (PLSR) was used to evaluate a NIRS method for the rapid and nondestructive determination of humic acid, fulvic acid and its total contents in soils. The raw spectral data(log 1/R) can be used for estimating humic acid, fulvic acid and its total contents in soil by MLR procedure between the content of a given constituent and the spectral response of several bands. In which the predicted results for fulvic acid is the best in the constituents. The new spectral data are converted from the raw spectra by PLSR method such as the first derivative of each spectrum can also be used to predict humic acid and fulvic acid of the soil samples. A low SEC, SEP and a high coefficient of correlation in the calibration and validation stages enable selection of the best manipulation. But a simple calibration and prediction method for determining humic acid and fulvic acid should be selected under similar accuracy and precision of prediction. NIRS technique may be an effective method for rapid and nondestructive determination for humic acid, fulvic acid and its total contents in soils.
This study mainly focused on measuring the impact of comments for a particular song on the number of streamings and downloads. We modeled multiple regression equations to perform this analysis. We chose digital music market for the object of analysis because of its inherent characteristics, such as experience goods, high bandwagon effect, and so on. We carefully utilized text mining technique in accordance with the algorithm of Naïve Bayes classifier to distinguish whether a comment for a piece of music be regarded as positive or negative. In addition, we used 'size of agency' and 'existence of hit song' as moderating variables. The reason for usage of those variables is that those are assumed to affect users' decision for selecting particular song especially when downloading or streaming via music sites. We found empirical evidences that positive comments for a particular song increase the number of both downloads and streamings. However, positive comments may decrease the number of downloads when the size of agency of the artist is big. As a result, we were able to say that a positive comment for a particular song functioned as 'word-of-mouth' effect, inducing other users' behavioral response. We also found that other features of an artist such as size of the agency that the artist belongs to functioned as an external factor along with feature of the song itself.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권9호
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pp.499-504
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2020
Service quality of any institution is a pull factor for attracting and retaining the customer. The present study examines the customer satisfaction level toward the quality of service offered by the Islamic banks in Oman. It also aims to find out which dimension influences customer satisfaction more concerning the other dimension chosen for the study. To fulfil the need of the study, a structured questionnaire is distributed amongst 100 customers of Islamic banks. The random stratified sampling technique is used for the collection of the data. The collected data is analyzed using the correlation and the multiple linear regression techniques. The result of the study indicates that timely service provided by the banking personnel has a mean score of 4.57, bank staff readiness to serve the customer has a mean score of 4.36, and the security of the banking operation has a mean score of 4.37 occupies the highest rank in their respective dimension chosen for the study. The study reveals that all three dimensions of quality of service represented by Services Reliability, Services Responsiveness and Services Security have a positive and significant correlation with customer satisfaction. The regression results also indicate that all three dimensions influence customer satisfaction of the Islamic banks.
This study was performed to select the significant wavelengths for predicting the chlorophyll content of grafted cucumber seedlings using hyperspectral images. The visible and near-infrared (VNIR) images and the short-wave infrared images of cucumber cotyledon samples were measured by two hyperspectral cameras. A correlation coefficient spectrum (CCS), a stepwise multiple linear regression (SMLR), and partial least squares (PLS) regression were used to determine significant wavelengths. Some wavelengths at 501, 505, 510, 543, 548, 619, 718, 723, and 727 nm were selected by CCS, SMLR, and PLS as significant wavelengths for estimating chlorophyll content. The results from the calibration models built by SMLR and PLS showed fair relationship between measured and predicted chlorophyll concentration. It was concluded that the hyperspectral imaging technique in the VNIR region is suggested effective for estimating the chlorophyll content of grafted cucumber leaves, non-destructively.
Large workspace and strong grasping force are required when a robot manipulates big and/or heavy objects. In that situation, bimanual manipulation is more useful than unimanual manipulation. However, the control of both hands to manipulate an object requires a more complex model compared to unimanual manipulation. Learning by human demonstration is a useful technique for a robot to learn a model. In this paper, we propose an imitation learning method of bimanual object manipulation by human demonstrations. For robust imitation of bimanual object manipulation, movement trajectories of two hands are encoded as a movement trajectory of the object and a force trajectory to grasp the object. The movement trajectory of the object is modeled by using the framework of dynamic movement primitives, which represent demonstrated movements with a set of goal-directed dynamic equations. The force trajectory to grasp an object is also modeled as a dynamic equation with an adjustable force term. These equations have an adjustable force term, where locally weighted regression and multiple linear regression methods are employed, to imitate complex non-linear movements of human demonstrations. In order to show the effectiveness our proposed method, a movement skill of pick-and-place in simulation environment is shown.
In recent years there has been a significant growth in the use of the automated and/or robotic welding system, carried out as a means of improving productivity and quality, reducing product costs and removing the operator from tedious and potentially hazardous environments. One of the major difficulties with the automated and/or robotic welding process is the inherent lack of mathematical models for determination of suitable welding process parameters. Partial-penetration, single-pass bead-on-plate welds were fabricated in 12mm AS 1204 mild steel flats employing five different welding process parameters. The experimental results were used to develop three empirical equations: curvilinear; polynomial; and linear equations. The results were also employed to find the best mathematical equation under weld bend width to assist in the process control algorithms for the Gas Metal Arc Welding(GMAW) process and to correlate welding process parameters with weld bead width of bead-on-plates deposited. With the help of a standard statistical package program. SAS, multipe regression analysis was undertaken for investigating and modeling the GMAW process, and significance test techniques were applied for the interpretation of the experimental data.
The degree of contamination on outdoor insulators is one of the most importance factor to determine the pollution level of outdoor insulation. Outdoor insulators in coastal are affected due to salty wind blowing from the seaside. The sea salt is known as the most dangerous pollutant. As known through the preceding study, the generation of salt pollutant and the pollution degree of outdoor insulators have a close relation in accordance with meteorological conditions, such as temperature, humidity, dewpoint, wind velocity and wind direction. Therefore, at first, we have analyzed relation between meteorological conditions and contaminants for development of prediction method. In this paper, we have investigated a statistical estimation technique based on actual data for equivalent salt deposit density(ESDD) of outdoor insulators which were installed in Kochang field test substation with multiple linear regression analysis.
An attempt had been made to obtain current information on induced abortion among currently married women aged 15 to 44. The source of data was 1985 National Fertility and Family Planning Survey conducted by Korea Institute for Population and Health in may 1985. 1. At the time of the survey, 53 percent of currently married women aged 15 to 44 had experienced induced abortion: 25.5 percent of the respondents who had experienced induced abortion only one time and another 27.6 percent more than two times. 2. The proportion of women who had experienced induced abortion seemed to increase according to the advance in age. It seemed that there was no significant difference in the experience rate of induced abortion by academic career, and there was inverse relationship between the experience rate of induced abortion and the age at first marriage. The experience rate if induced abortion by the number of living children was highest among those who had three children as 65.6 percent. 3. To analyze the effect of induced abortion on fertility, this study employed multiple regression analysis as a statistical technique. Instead of index representing fertility level the number of living children served as dependent variable. Independent variables used in analysis included age, age at first marriage, education level, ideal number of children, religion, frequency of induced abortion, total number of pregnancies and participation in labor force. Standardized partial regression coefficient of induced abortion was no less than -0.61. So, it can be concluded that induced abortion offered the great contribution on the birth control. A consistant health education and efficient management of family planning program would be essential for effectiveness of contraceptive practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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