• Title/Summary/Keyword: 웨이 예측

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Forecasting Bulk Freight Rates with Machine Learning Methods

  • Lim, Sangseop;Kim, Seokhun
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.26 no.7
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    • pp.127-132
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    • 2021
  • This paper applies a machine learning model to forecasting freight rates in dry bulk and tanker markets with wavelet decomposition and empirical mode decomposition because they can refect both information scattered in the time and frequency domain. The decomposition with wavelet is outperformed for the dry bulk market, and EMD is the more proper model in the tanker market. This result provides market players with a practical short-term forecasting method. This study contributes to expanding a variety of predictive methodologies for one of the highly volatile markets. Furthermore, the proposed model is expected to improve the quality of decision-making in spot freight trading, which is the most frequent transaction in the shipping industry.

Virtual Device Network Management System based on LonWorks/IP Gateway/Web servers for Predictive Maintenance (예측가능 유지관리를 위한 LonWorks/IP 게이트웨이/웹 서버 기반 가상디바이스 네트워크 관리시스템)

  • 정용기;송기원;최기상;최기흥
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2003.07c
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    • pp.2661-2664
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    • 2003
  • 인터넷의 편재성과 유용성 때문에 인터넷이 산업현 장에까지 확장 적용될 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 논문에서는 원격지나 또는 바로 산업 현장에 대한 예측가능 유지 보수가 수행될 수 있도록 하는 가상 디바이스 네트워크의 관리 시스템에 대한 개념을 제시하다. 디바이스 제어 네트워크로서 LonWorks 네트워크를 선택하고. 데이터 네트워크로는 이더넷을 선택하여 가상 디바이스 네트워크를 구성하였다. 가상 디바이스 네트워크를 구현하기 위해 LonTalk/IP 게이트웨이/웹 서버를 이용하였다. 가상 디바이스 네트워크의 운영 및 관리를 통한 응용 예로서 기업의 가상 머신/생산 시스템에 관한 예측 유지보수 예를 제시하였다.

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Comparative Study of NIR-based Prediction Methods for Biomass Weight Loss Profiles

  • Cho, Hyun-Woo;Liu, J. Jay
    • Clean Technology
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    • v.18 no.1
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    • pp.31-37
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    • 2012
  • Biomass has become a major feedstock for bioenergy and other bio-based products because of its renewability and environmental benefits. Various researches have been done in the prediction of crucial characteristics of biomass, including the active utilization of spectroscopy data. Near infrared (NIR) spectroscopy has been widely used because of its attractive features: it's non-destructive and cost-effective producing fast and reliable analysis results. This work developed the multivariate statistical scheme for predicting weight loss profiles based on the utilization of NIR spectra data measured for six lignocellulosic biomass types. Wavelet analysis was used as a compression tool to suppress irrelevant noise and to select features or wavelengths that better explain NIR data. The developed scheme was demonstrated using real NIR data sets, in which different prediction models were evaluated in terms of prediction performance. In addition, the benefits of using right pretreatment of NIR spectra were also given. In our case, it turned out that compression of high-dimensional NIR spectra by wavelet and then PLS modeling yielded more reliable prediction results without handling full set of noisy data. This work showed that the developed scheme can be easily applied for rapid analysis of biomass.

Selection of mother wavelet for bivariate wavelet analysis (이변량 웨이블릿 분석을 위한 모 웨이블릿 선정)

  • Lee, Jinwook;Lee, Hyunwook;Yoo, Chulsang
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.52 no.11
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    • pp.905-916
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    • 2019
  • This study explores the effect of mother wavelet in the bivariate wavelet analysis. A total of four mother wavelets (Bump, Mexican hat, Morlet, and Paul) which are frequently used in the related studies is selected. These mother wavelets are applied to several bivariate time series like white noise and sine curves with different periods, whose results are then compared and evaluated. Additionally, two real time series such as the arctic oscillation index (AOI) and the southern oscillation index (SOI) are analyzed to check if the results in the analysis of generated time series are consistent with those in the analysis of real time series. The results are summarized as follows. First, the Bump and Morlet mother wavelets are found to provide well-matched results with the theoretical predictions. On the other hand, the Mexican hat and Paul mother wavelets show rather short-periodic and long-periodic fluctuations, respectively. Second, the Mexican hat and Paul mother wavelets show rather high scale intervention, but rather small in the application of the Bump and Morlet mother wavelets. The so-called co-movement can be well detected in the application of Morlet and Paul mother wavelets. Especially, the Morlet mother wavelet clearly shows this characteristic. Based on these findings, it can be concluded that the Morlet mother wavelet can be a soft option in the bivariate wavelet analysis. Finally, the bivariate wavelet analysis of AOI and SOI data shows that their periodic components of about 2-4 years co-move regularly every about 20 years.

A Hybrid System of Wavelet Transformations and Neural Networks Using Genetic Algorithms: Applying to Chaotic Financial Markets (유전자 알고리즘을 이용한 웨이블릿분석 및 인공신경망기법의 통합모형구축)

  • Shin, Taek-Soo;Han, In-Goo
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 1999.03a
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    • pp.271-280
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    • 1999
  • 인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

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Implementation on the evolutionary machine learning approaches for streamflow forecasting: case study in the Seybous River, Algeria (유출예측을 위한 진화적 기계학습 접근법의 구현: 알제리 세이보스 하천의 사례연구)

  • Zakhrouf, Mousaab;Bouchelkia, Hamid;Stamboul, Madani;Kim, Sungwon;Singh, Vijay P.
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.53 no.6
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    • pp.395-408
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    • 2020
  • This paper aims to develop and apply three different machine learning approaches (i.e., artificial neural networks (ANN), adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS), and wavelet-based neural networks (WNN)) combined with an evolutionary optimization algorithm and the k-fold cross validation for multi-step (days) streamflow forecasting at the catchment located in Algeria, North Africa. The ANN and ANFIS models yielded similar performances, based on four different statistical indices (i.e., root mean squared error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), correlation coefficient (R), and peak flow criteria (PFC)) for training and testing phases. The values of RMSE and PFC for the WNN model (e.g., RMSE = 8.590 ㎥/sec, PFC = 0.252 for (t+1) day, testing phase) were lower than those of ANN (e.g., RMSE = 19.120 ㎥/sec, PFC = 0.446 for (t+1) day, testing phase) and ANFIS (e.g., RMSE = 18.520 ㎥/sec, PFC = 0.444 for (t+1) day, testing phase) models, while the values of NSE and R for WNN model were higher than those of ANNs and ANFIS models. Therefore, the new approach can be a robust tool for multi-step (days) streamflow forecasting in the Seybous River, Algeria.

Wavelet transform-based hierarchical active shape model for object tracking (객체추적을 위한 웨이블릿 기반 계층적 능동형태 모델)

  • Kim Hyunjong;Shin Jeongho;Lee Seong-won;Paik Joonki
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.29 no.11C
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    • pp.1551-1563
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    • 2004
  • This paper proposes a hierarchical approach to shape model ASM using wavelet transform. Local structure model fitting in the ASM plays an important role in model-based pose and shape analysis. The proposed algorithm can robustly find good solutions in complex images by using wavelet decomposition. we also proposed effective method that estimates and corrects object's movement by using Wavelet transform-based hierarchical motion estimation scheme for ASM-based, real-time video tracking. The proposed algorithm has been tested for various sequences containing human motion to demonstrate the improved performance of the proposed object tracking.

Constant Quality Motion Compensated Temporal Filtering Video Compression using Multi-block size Motion Estimation and SPECK (다중 블록 크기의 움직임 예측과 SPECK을 이용한 고정 화질 움직임 보상 시간영역 필터링 동영상 압축)

  • Park Sang-Ju
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.11 no.2 s.31
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    • pp.153-163
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    • 2006
  • We propose a new video compression method based on MCTF(motion compensated temporal filtering) with constant quality. SPECK is an efficient image compression coding method of encoding DWT coefficients. Especially SPECK method is very efficient for coding the motion compensated residual image which usually has larger amounts of high frequency components than the natural images. And proposed multi block size hierarchical motion estimation technique is more efficient than classical block matching algorithm with fixed block size both in estimation precision and operation costs. Proposed video method based on MCTF video compression can also support multi-frame rate decoding with reasonable complexity. Simulation results showed that proposed method outperforms H.263 video compression standard.

Modified One-Bit Transform Motion Estimation Algorithm based on the Wavelet Transform (웨이블릿 변환을 이용한 보완된 이진 블록 정합 움직임 예측 알고리듬)

  • Yoo, Kun-Ho;Lee, Hyuk;Jong, Je-Chang
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.15 no.3
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    • pp.355-361
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    • 2010
  • Video Compression is the key technology for the transmission of multi-media data. Because the Motion Estimation is the most complex module in the video compression, fast motion estimation algorithm is essential for the real-time application. In this paper, we propose an enhanced binary motion estimation algorithm based on the wavelet transform. Proposed algorithm improve the quality of coded video.