The goal of the multi-reservoir operation planning is to provide an optimal release plan that maximize the reservoir storage and hydropower generation while minimizing the spillages. However, the reservoir operation is difficult due to the uncertainty associated with inflows. In order to consider the uncertain inflows in the reservoir operating problem, we present a Stochastic Dynamic Programming (SDP) model based on the markov decision process (MDP). The objective of the model is to maximize the expected value of the system performance that is the weighted sum of all expected objective values. With the SDP model, multi-reservoir operating rule can be derived, and it also generates the steady state probabilities of reservoir storage and inflow as output. We applied the model to the Geum-river basin in Korea and could generate a multi-reservoir monthly operating plan that can consider the uncertainty of inflow.
The Markov Chain approach is used to develop an economic adjustment model of a process whose quality can be affected by a single special cause, resulting in changes of the process mean by incorrect adjustment of the process when it is operating according to its capability. The $\bar{X}$ control chart is thus used to signal the special cause. It is demonstrated that the expressions for the expected cycle time and the expected cycle cost are easier to obtain by the proposed approach than by adopting that in Collani, Saniga and Weigang (1994). Furthermore, this approach would be easily extended to derive the expected cycle cost and the expected cycle time for the case of multiple special causes or multiple control charts. A numerical example illustrates the proposed method and its application.
Background: Accurate assessment of disease progression requires proper understanding of natural disease process which is often hidden and unobservable. For this purpose, disease status should be clearly detected. But in most diseases it is not possible to detect such status. This study, therefore, aims to present a model which both investigates the unobservable disease process and considers the error probability in diagnosis of disease states. Materials and Methods: Data from 330 patients with gastric cancer undergoing surgery at the Iran Cancer Institute from 1995 to 1999 were analyzed. Moreover, to estimate and assess the effect of demographic, diagnostic and clinical factors as well as medical and post-surgical variables on transition rates and the probability of misdiagnosis of relapse, a hidden Markov multi-state model was employed. Results: Classification errors of patients in alive state without a relapse ($e_{21}$) and with a relapse ($e_{12}$) were 0.22 (95% CI: 0.04-0.63) and 0.02 (95% CI: 0.00-0.09), respectively. Only variables of age and number of renewed treatments affected misdiagnosis of relapse. In addition, patient age and distant metastasis were among factors affecting the occurrence of relapse (state1${\rightarrow}$state2) while the number of renewed treatments and the type and extent of surgery had a significant effect on death hazard without relapse (state2${\rightarrow}$state3)and death hazard with relapse (state2${\rightarrow}$state3). Conclusions: A hidden Markov multi-state model provides the possibility of estimating classification error between different states of disease. Moreover, based on this model, factors affecting the probability of this error can be identified and researchers can be helped with understanding the mechanisms of classification error.
An Overlapping Decomposed Filter(ODF) accomplishing an initial alignment of an INS is proposed in this paper. The proposed filter improves the observable condition and reduces the filtering computation time. Its good performance has been verified by simulation. Completely observable and controllable conditions of INS error model derived from psi-angle approach are introduced under varying sensor characteristics vary. The east components of gyro and accelerometer have to be the first order markov process and the rest of them are the characteristics of the random walk or first order markov process.
Process safety technology has developed from qualitative methods such as HAZOP (hazard and operability study) to semi-quantitative methods such as LOPA (layer of protection analysis), and quantitative methods are actively studied these days. Quantitative risk assessment (QRA) is often based on fault tree analysis (FTA). FTA is efficient, but difficult to apply when failure events are not independent of each other. This problem can be avoided using a Markov process (MP). MP requires definition of all possible states, and thus, generally, is more complicated than FTA. A method is proposed in this work that uses an MP model and a Weibull distribution model in order to construct a reliability model for multiple dependent failures. As a case study, a pressure safety valve (PSV) is considered, for which there are three kinds of failure, i.e. open failure, close failure, and gas tight failure. According to recently reported inspection results, open failure and close failure are dependent on each other. A reliability model for a PSV group is proposed in this work that is to reproduce these results. It is expected that the application of the proposed method can be expanded to QRA of various systems that have partially dependent multiple failure states.
This paper considers the cell loss probability(CLP) in a multiplexer with the superposition of heterogeneous ON/OFF sources. The input traffic is composed of k classes. Traffic of class i is the superposition of M_(i) ON/OFF sources. Recently, the method based on the Markov modulated deterministic process(MMDP) is presented. Basically, it is the discretized model of stochastic fluid flow process(SFFP) and gives the CLP very fast, but under-estimates the CLP especially when the value of estimated CLP is very low. This paper develops the discretized model of Markov modulated Poisson process(MMPP). It is a special type of switched batch Bernoulli process(SBBP). Combining the transition probability matrix of MMDP and SBBP according to the state which is characterized by the arrival rate, this paper presents hybrid algorithm. The hybrid algorithm gives better estimate of CLP than that of MMDP and faster than SBBP.
포장유지관리체계는 신설포장의 공용 이후 포장 유지보수를 실시함에 있어 기술적으로 타당하고 경제적으로 효율적인 보수전락을 적용하는 것을 목표로 한다. 이를 위해서는 신뢰성 있는 포장공용성 예측모델을 필요로 한다. 본 연구에서는 마르코프 체인 이론에 기초한 확률적 포장공용성 예측 시스템을 제안하고, 아스팔트 포장으로의 적용상 문제점 등을 기술하였다. 본 연구 결과로서 아스팔트 포장의 공용성 예측을 위한 포장상태 전이행렬을 정의하였으며, 정량적인 포장공용 수명평가 결과를 제시하였다.
This paper considers overload control in telecommunication networks. Markov-modulated Bernoulli process ( MMBP ) has been extensively used to model bursty traffics with time-correlation. Thus, we investigate the transient behavior of the queueing system MMBP/D/l/K queue with two thresholds. The model is analyzed recursively by using the generating function method. We obtain the transient queue length distribution and waiting time distribution at an arbitrary time. The transient behavior of the queueing system helps observing the temporary system behavior.
Traditional maintenance planning is based on a constant maintenance interval for equipment life. In order to consider economic aspect for tm based preventive maintenance, preventive maintenance is desirable to be scheduled by RCM(Reliability-Centered Maintenance) evaluation. The main objective of RCM is to reduce the maintenance cost, by focusing on the most important functions of the system and avoiding or removing maintenance actions that are not strictly necessary. So, Markov state model is utilized considering stochastic state in RCM In this paper, a Markov state model much can be used for scheduling and optimization of maintenance is presented. The deterioration process of system condition is modeled by the stepwise Markov model in detail. Also, because the system is not continuously monitored, the inspection is considered. In case study, simulation results about RCM will be shown using the real historical data of combustion turbine generating unit in Korean power systems.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권6호
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pp.521-528
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2014
A stochastic Gompertz diffusion model for tumor growth is a topic of active interest as cancer is a leading cause of death in Korea. The direct maximum likelihood estimation of stochastic differential equations would be possible based on the continuous path likelihood on condition that a continuous sample path of the process is recorded over the interval. This likelihood is useful in providing a basis for the so-called continuous record or infill likelihood function and infill asymptotic. In practice, we do not have fully continuous data except a few special cases. As a result, the exact ML method is not applicable. In this paper we proposed a method of parameter estimation of stochastic Gompertz differential equation via Markov chain Monte Carlo methods that is applicable for several data structures. We compared a Markov transition data structure with a data structure that have an initial point.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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