The prediction of stock price index is a very difficult problem because of the complexity of stock market data. It has been studied by a number of researchers since they strongly affect other economic and financial parameters. The movement of stock price index has a series of change points due to the strategies of institutional investors. This study presents a two-stage forecasting model of stock price index using change-point detection and artificial neural networks. The basic concept of this proposed model is to obtain intervals divided by change points, to identify them as change-point groups, and to use them in stock price index forecasting. First, the proposed model tries to detect successive change points in stock price index. Then, the model forecasts the change-point group with the backpropagation neural network(BPN). Finally, the model forecasts the output with BPN. This study then examines the predictability of the integrated neural network model for stock price index forecasting using change-point detection.
Generally the Shrouded type impeller is considered to free from the loss of tip leakage flow, but it is actually not possible to complete sealing between the rotating impeller and the sealing which is stay still. As a result, there is the possibility of flow leaking between impeller exit to entrance, especially with high pressure ratio compressor machine. The Cavity leakage flow is expected to influence negative effect on a machine performance and also inner flow structure. In this study, Impeller with shroud-casing gap leakage flow is simulated by numerical method (Using CFX 12.1). The influence of leakage flow on compressor performance and efficiency will be analysed, also detail flowfield change will posted.
Many studies in the software reliability have attempted to develop a model for predicting the faults of a software module because the application of good prediction models provides the optimal resource allocation during the development period. In this paper, we consider the change request data collected from the field test of the software module that incorporate a functional relation between the faults and some software metrics. To this end, we discuss the general aspect if regression method, the problem of multicollinearity and the measures of model evaluation. We consider four possible regression models including two stepwise regression models and two nonlinear models. Four developed models are evaluated with respect to the predictive quality.
The purpose of this study is to evaluate the temporal land cover change by gradual urbanization of Gyeongan-cheon watershed. This study used the five land use of Landsat TM satellite images(l987, 1991, 2001, 2004) which were classified by maximum likelihood method. The five land use maps examine its accuracy by error matrix and administrative district statistics. This study analyze land use patterns in the past using time.series Landsat satellite images, and predict 2004 year land use using a CA-Markov combined CA(Cellular Automata) and Markov process, and examine its appropriateness. Finally, predict 2030, 2060 year land use maps by CA-Markov model were constructed from the classified images.
As the need for predicting the flood stage of river from torrential downpouring caused by climate change is increasingly emphasized, the study, centered on the area of Gangwon-do Inje-gun and Jeongseon-gun of local river, is to develop peak water level regression equation by rainfall. Through the correlation between rainfall and peak water level, it is confirmed that rainfall according to duration and peak water level have a high correlation coefficient. Based on this, a relational expression of rainfall and peak water level is verified and then the adequacy of the calculated expression is analyzed and the result shows that a very accurate prediction is not easy to achieve but a rough prediction of the change of water level at each point is possible.
As the need for predicting the flood stage of river from torrential downpouring caused by climate change is increasingly emphasized, the study, centered on the area of Gangwon-do Inje-gun and Jeongseon-gun of local river, is to develop peak water level regression equation by rainfall. Through the correlation between rainfall and peak water level, it is confirmed that rainfall according to duration and peak water level have a high correlation coefficient. Based on this, a relational expression of rainfall and peak water level is verified and then the adequacy of the calculated expression is analyzed and the result shows that a very accurate prediction is not easy to achieve but a rough prediction of the change of water level at each point is possible.
The distributions of chemical oxygen demand (COD) and suspended solid (SS) in Ulsan Bay were simulated and reproduced by a numerical ecosystem model for the practical application to the management of marine water quality and the prediction of water quality change due to coastal developments or the constructions of breakwater and marine facilities. Comparing the computed with the observed data of COD and SS in Ulsan bay the results of simulation were found to be good enough to satisfy the practical applications.
The change in moisture content of moisture sensitive products in moisture-semipermeable packages was investigated for the purpose of predicting the shelf life of a product-package combination. A mathematical model, and a computer program based on the physiochemical properties of the product and the moisture permeability of the package was developed. The moisture content for products in moisture-semipermeable packages was determined under various environmental conditions and the results were compared with the predicted values by means of the simulation model. These experimental studies demonstrated that the prediction of the change in moisture content of packaged products over time by the simulation model is accurate, within a practical range of temperature and relative humidity values. The developed semi-empirical model is considered to have applications in industry, since it provides product shelf life information for a range of temperature and relative humidity conditions, with a limited number of experimentally obtained data points.
The purpose of the study is to establish models of land use prediction system for development and management of land resources using remotely sensed data as well as ancillary data in the context of multi-disciplinary approach in the application to CheJoo Island. The model adopts multi-date processing techniques and is a spatial/temporal land-use projection strategy emerged as a synthesis of the probability transition model and the discriminant-annlysis model. A discriminant model is applied to all pixels in CheJoo landscape plane to predict the most likely change in land use. The probability transition model provides the number of these pixels that will convert to different land use in a gives future time increment. The synthetic model predicts the future change in land use and its volume of pixels in the landscape plane.
A comprehensive framework for numerical simulation of time-dependent performance change of reinforced concrete (RC) structures subjected to chloride attack is presented in this paper. The system is composed of simplified computational models for transport of moisture and chloride ions in concrete pore structure and crack, corrosion of reinforcement in concrete and mechanical behavior of RC member with reinforcement corrosion. Service-life of RC structures under various conditions is calculated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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