Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권3호
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pp.377-383
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2020
The likelihood-based inference in a nonlinear generalized mixed model often requires computing moments of truncated multivariate normal random variables. Many methods have been proposed for the computation using a recurrence relation or the moment generating function; however, these methods rely on high dimensional numerical integrations. The numerical method is known to be inefficient for high dimensional integral in accuracy. Besides the accuracy, the methods demand too much computing time to use them in practical analyses. In this note, a moment calculation method is proposed under an assumption of a certain covariance structure that occurred mostly in generalized mixed models. The method needs only low dimensional numerical integrations.
In this paper, we establish coupled fixed point theorems for mixed monotone mappings satisfying nonlinear contraction involving a pair of altering distance functions in ordered G-metric spaces. Via presented theorems we extend and generalize the results of Harjani et al. [J. Harjani, B. L$\acute{o}$pez and K. Sadarangani, Fixed point theorems for mixed monotone operators and applications to integral equations, Nonlinear Anal. 74 (2011) 1749-1760] and Choudhury and Maity [B.S. Choudhury and P. Maity, Coupled fixed point results in generalized metric spaces. Math. Comput. Model. 54 (2011), 73-79].
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권4호
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pp.1353-1360
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2008
An estimating procedure is introduced for the nonlinear mixed-effect Poisson regression, for longitudinal study, where data from different subjects are independent whereas data from same subject are correlated. The proposed procedure provides the estimates of the mean function of the response variables, where the canonical parameter is related to the input vector in a nonlinear form. The generalized cross validation function is introduced to choose optimal hyper-parameters in the procedure. Experimental results are then presented, which indicate the performance of the proposed estimating procedure.
본 논문은 도립전자 시스템을 LFR(Linear Fractional Representation)로 표현하여 얻어진 일반화 제어대상에 대하여 혼합 ${H_2}/H_{\infty}$ 제어기법을 적용한다. 먼저, 일반화 제어대상을 얻기 위하여, LFR로 표현한 도립진자의 선형 모델을 유도한다. LFR에서 고려한 구체적인 불확실성은 3개의 비선형 성분과 1개의 진자질량 불확실성이다. 유도된 선형모델에 하중함수를 더하여 LFR 모델을 확대함으로써 일반화된 제어대상을 얻는다. 다음으로, 이 일반화 제어대상에 대하여 혼합 ${H_2}/H_{\infty}$ 제어기를 설계한다. 혼합 ${H_2}/H_{\infty}$ 제어기 설계를 위해서 LMI(Linear Matrix Inequalities) 기법을 이요한다. 설계된 혼합 ${H_2}/H_{\infty}$ 제어기의 제어성능과 강건 안정성을 평가하기 위해서 모의실험과 실물실험을 통하여 $H_{\infty}$ 제어기와 비교한다. 실험결과, $H_{\infty}$ 제어때 보다 적은 피드백 정보만으로도 혼합 ${H_2}/H_{\infty}$ 제어기는 도립진자의 진자각도 측면에서 $H_{\infty}$ 제어기보다 나은 강건 안정성과 제어 성능을 보인다.
The goal of this research is to apply the neural networks models for the disaggregation of the pan evaporation (PE) data, Republic of Korea. The neural networks models consist of generalized regression neural networks model (GRNNM) and multilayer perceptron neural networks model (MLP-NNM), respectively. The disaggregation means that the yearly PE data divides into the monthly PE data. And, for the performances of the neural networks models, they are composed of training and test performances, respectively. The training data consist of the mixed data The mixed data involves the historic data and the generated data using PARMA (1,1). And, the testing data consist of the only historic data, respectively. From this research, we evaluate the impact of GRNNM and MLP-NNM for the disaggregation of the nonlinear time series data. We should, furthermore, construct the credible data of the monthly PE data from the disaggregation of the yearly PE data, and can suggest the methodology for the irrigation and drainage networks system.
This paper presents an application of LMI-based techniques to the mixed $H_2/ H_\infty$ control of an inverted pendulum. The linear model of the inverted pendulum represented by an LFR(Linear Fractional Representation) model of uncertainties is derived. Considered uncertainties are three nonlinear components and a parameter uncertainty Augmenting the LFR model by adding weighting functions, we get a generalized plant, for which we design a mixed $H_2/ H_\infty$ controller using the LMI technique. To evaluate control performances and robust stability of the mixed $H_2/ H_\infty$ controller designed, we compare it with the $ H_\infty$controller through the simulation and experiment. The mixed $H_2/ H_\infty$ controller shows the better control performances and robust stability than the $H_\infty$controller in the sense of pendulum angle.
This paper presents a method for evaluating the mixed nash equilibria of the Cournot model for N-Gencos. in wholesale electricity market. In the wholesale electricity market, the strategies of N-Genco. can be applied to the game model under the conditions which the Gencos. determine their stratgies to maximize their benefit. Generally, the Lemke algorithm is evaluated the mixed nash equlibria in the two-player game model. However, the necessary condition for the mixed equlibria of N-player are modified as the necessary condition of N-1 player by analyzing the Lemke algorithms. Although reducing the necessary condition for N-player as the one of N-1 player, it is difficult to and the mixed nash equilibria participated two more players by using the mathmatical approaches since those have the nonlinear characteristics. To overcome the above problem, this paper presents the generalized necessary condition for N-player and proposed the object function to and the mixed nash equlibrium. Also, to evaluate the mixed equilibrium through the nonlinear objective function, the Particle Swarm Optimization (PSO) as one of the heuristic algorithm are proposed in this paper. To present the mixed equlibria for the strategy of N-Gencos. through the proposed necessry condition and the evaluation approach, this paper proposes the mixed equilibrium in the cournot game model for 3-players.
The teat number of a sow plays an important role for weaning pigs and has been utilized in selection of swine breeding stock. Various linear models have been employed for genetic analyses of teat number although the teat number can be considered as a count trait. Theoretically, Poisson error mixed models are more appropriate for count traits than Normal error mixed models. In this study, the two models were compared by analyzing data simulated with Poisson error. Considering the mean square errors and correlation coefficients between observed and fitted values, the Poisson generalized linear mixed model (PGLMM) fit the data better than the Normal error mixed model. Also these two models were applied to analyzing teat numbers in four breeds of swine (Landrace, Yorkshire, crossbred of Landrace and Yorkshire, crossbred of Landrace, Yorkshire, and Chinese indigenous Min pig) collected in China. However, when analyzed with the field data, the Normal error mixed model, on the contrary, fit better for all the breeds than the PGLMM. The results from both simulated and field data indicate that teat numbers of swine might not have variance equal to mean and thus not have a Poisson distribution.
FormWorks-Plus is a generalized public domain user-friendly preprocessor developed to facilitate the process of creating finite element models for structural analysis programs. The lack of a graphical user interface in most academic analysis programs forces users to input the structural model information into the standard text files, which is a time-consuming and error-prone process. FormWorks-Plus enables engineers to conveniently set up the finite element model in a graphical environment, eliminating the problems associated with conventional input text files and improving the user's perception of the application. In this paper, a brief overview of the FormWorks-Plus structure is presented, followed by a detailed explanation of the main features of the program. In addition, demonstration is made of the application of FormWorks-Plus in combination with VecTor programs, advanced nonlinear analysis tools for reinforced concrete structures. Finally, aspects relating to the modelling and analysis of three case studies are discussed: a reinforced concrete beam-column joint, a steel-concrete composite shear wall, and a SFRC shear panel. The unique mixed-type frame-membrane modelling procedure implemented in FormWorks-Plus can address the limitations associated with most frame type analyses.
The goal of this research is to apply the neural networks models for the disaggregation of the pan evaporation (PE) data, Republic of Korea. The neural networks models consist of generalized regression neural networks model (GRNNM) and multilayer perceptron neural networks model (MLP-NNM), respectively. The disaggregation means that the yearly PE data divides into the monthly PE data. And, for the performances of the neural networks models, they are composed of training and test performances, respectively. The training and test performances consist of the historic, the generated, and the mixed data, respectively. From this research, we evaluate the impact of GRNNM and MLP-NNM for the disaggregation of the nonlinear time series data. We should, furthermore, construct the credible data of the monthly PE from the disaggregation of the yearly PE data, and can suggest the methodology for the irrigation and drainage networks system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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