Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권6호
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pp.885-898
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2012
In this paper, we consider Bayesian approaches to partially linear models, in which a regression function is represented by a semiparametric additive form of a parametric linear regression function and a nonparametric regression function. We make a comparative study on the performance of widely used Bayesian partially linear models in terms of empirical analysis. Specifically, we deal with three Bayesian methods to estimate the nonparametric regression function, one method using Fourier series representation, the other method based on Gaussian process regression approach, and the third method based on the smoothness of the function and differencing. We compare the numerical performance of three methods by the root mean squared error(RMSE). For empirical analysis, we consider synthetic data with simulation studies and real data application by fitting each of them with three Bayesian methods and comparing the RMSEs.
A non-linear vibration isolation system which is composed of a non-linear spring and a linear damper was proposed in past research. When the support of the isolation system is excited harmonically, the response component of the isolation system mass at the excitation frequency has been calculated approximately using the harmonic balance method. The response was approximated by a single mode, and the result was compared with a numerical result which is assumed as an accurate one. Next, the response was approximated by two modes, and the result was compared with the former one.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.731-736
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1994
Experiment on a lab-scale pH process is carried out to evaluate the control performance of the neural linearizing control scheme(NLCS) using a radial basis function(RBF) network which was previously proposed by Kim and Park. NLCS was developed to overcome the difficulties of the conventional neural controllers which occur when they are applied to chemical processes. Since NLCS is applicable for the processes which are already controlled by a linear controller and of which the past operating data are enough, we first control the pH process with PI controller. Using the operating data with PI controller, the linear reference model is determined by optimization. Then, a IMC controller replaces the PI controller as a feedback controller. NLCS consists of the IMC controller and a RBF network. After the learning of the neural network is fully achieved, the dynamics of the process combined with the neural network becomes linear and close to that of the linear reference model and the control performance of the linear control improves. During the training, NLCS maintains the stability and the control performance of the closed loop system. Experimental results show that the NLCS performs better than PI controller and IMC for both the servo and the regulator problems.
4급 암모늄기를 관능기로 갖는 아민화 아크릴계 이온교환섬유를 이용하여 연속식 흡착공정 중 linear alkylbenzene sulfonate(LAS)의 흡착특성을 확인하였다. 아민화 아크릴계 이온교환섬유의 LAS흡착성능은 온도가 증가함에 따라 증가하였으며 $40^{\circ}C$에서 최적 흡착성능을 나타내었다. 또한 컬럼 베드 충진비(L/D)의 변화에 따른 LAS 이온의 흡착능은 L/D>2에서 최대 흡착능을 나타내었다. pH 변화에 따른 LAS이온 흡착능은 pH가 증가함에 따라 증가하는 경향을 나타내었고, pH 7에서 최대 흡착능을 나타내었다. 유속변화에 따른 LAS 흡착능은 유속이 증가할수록 낮아졌으며 농도가 높을수록 떨어졌다.
This study is about efficiency of pretreatment process and operating factor to membrane process at continuous coagulation/ultrafiltration process in water treatment. The capacity of pilot plant was $0.06{\beta}(C)/d$. The raw water used was from Nakdong stream which was characteristized by high organic matter and high turbidity. The result of the test was that coagulation is good process as to high removal rate to organic matter and turbidity but It caused problem to membrane pore blocking. This paper is to determine the membrane fouling potential under different membrane flux, backwash pressure and linear velocity. Backwash pressure and flux is important parameter on operation of membrane system. Those are directly affected on membrane system. When backwash pressure increased from 150 kPa to 200 kPa, the result showed that fouling (pressure increase rate) changed from 3.69 kPa/h to 0.93 kPa/h and the recovery rate changed from 90.7 % to 82.0 %. Linear velocity had slightly effect on fouling. Linear velocity increased from 0.2 m/s to 0.5 m/s, the corresponding pressure rate changed from 0.93 kPa/d to 0.77 kPa/d.
Linear programming has become an important tool in decision-making of modern business management. This remarkable growth can be traced to the pioneering efforts of many individuals and research organizations. The popular using of personal computers make it very easy to process those complicated linear programming models. Furthermore advanced linear programming software packages assist us to solve L.P. models without any difficult process. Even though the advanced L.P. professional packages, the needs of more detailed deterministic elements for business decisions have forced us to apply dynamic approaches for more resonable solutions. For the purpose of these problems applying to the "Mathematica" packages which is composed of mathematic tools, the simplex processes show us the flexible and dynamic decision elements included to any other professional linear programming tools. Especially we need proper dynamic variables to analyze the shadow prices step by step. And applying SAS(Statistical Analysis System) packages to the L.P. problems, it is also one of the best way to get good solution. On the way trying to the other L.P. packages which are prepared for Spreadsheets i.e., MS-Excel, Lotus-123, Quatro etc. can be applied to linear programming models. But they are not so much useful for the problems. Calculating simplex tableau is an important method to interpret L.P. format for the optimal solution. In this paper we find out that the more detailed and efficient techniques to interpret useful software of mathematica and SAS for business decision making of linear programming. So it needs to apply more dynamic technique of using of Mathematica and SAS multiple software to get more efficient deterministic factors for the sophiscated L.P. solutions.
The problem of selecting the optimal target values in a canning process is considered for situations where there is a linear shift in the mean of the content of a can which is assumed to be normally distributed with known variance. The target values are initial process mean, length of resetting cycle and controllable upper limit. Profit models are constructed which involve give-away, rework, and resetting costs. Methods of finding the optimal target values are presented and a nemerical example is given.
The solidification process in a cylinder with finite thickness in studied by explicit finite difference method. The temperature distribution, the solidification front profile and the dischrged latent heat for the process are obtained. It is found that the solidification front profile is almost linear except in the vicinity of the initation of phase change. This result motivates us to use linear relations between the position of solidification and time for approximate calculations.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권1호
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pp.291-297
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2001
For a stochastic regression model in which the errors are assumed to form a stationary linear process, we show that the difference between the empirical distribution functions of the errors and the estimates of those errors converges uniformly in probability to zero at the rate of $o_{p}$ ( $n^{-}$$\frac{1}{2}$) as the sample size n increases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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