• 제목/요약/키워드: Polynomial Regression

검색결과 358건 처리시간 0.024초

298.15~318.15 K 에서 2-브로모프로판-메탄올 이성분 혼합물의 밀도, 점성도, 여분 성질 (Densities, Viscosities and Excess Properties of 2-Bromopropane - Methanol Binary Mixtures at Temperature from (298.15 to 318.15) K)

  • Li, Hua;Zhang, Zhen;Zhao, Lei
    • 대한화학회지
    • /
    • 제54권1호
    • /
    • pp.71-76
    • /
    • 2010
  • 298.15~318.15 K 온도에서 디지탈 진동 U-tube densimeter 와 Ubbelohde 모세관 점성계을 사용하여 2-브로모프로판/메탄올 이성분 혼합물의 밀도와 점성도를 측정하였다. 온도와 농도에 대한 밀도와 점성도 상호 의존 관계를 조사하였다. 이성분 혼합물의 여분 몰부피와 여분 점성도를 실험으로 얻어진 밀도와 점성돌로부터 계산하여 구하였다. 모델이 실험치와 잘부합됨을 발견하였다.

Two Machine Learning Models for Mobile Phone Battery Discharge Rate Prediction Based on Usage Patterns

  • Chantrapornchai, Chantana;Nusawat, Paingruthai
    • Journal of Information Processing Systems
    • /
    • 제12권3호
    • /
    • pp.436-454
    • /
    • 2016
  • This research presents the battery discharge rate models for the energy consumption of mobile phone batteries based on machine learning by taking into account three usage patterns of the phone: the standby state, video playing, and web browsing. We present the experimental design methodology for collecting data, preprocessing, model construction, and parameter selections. The data is collected based on the HTC One X hardware platform. We considered various setting factors, such as Bluetooth, brightness, 3G, GPS, Wi-Fi, and Sync. The battery levels for each possible state vector were measured, and then we constructed the battery prediction model using different regression functions based on the collected data. The accuracy of the constructed models using the multi-layer perceptron (MLP) and the support vector machine (SVM) were compared using varying kernel functions. Various parameters for MLP and SVM were considered. The measurement of prediction efficiency was done by the mean absolute error (MAE) and the root mean squared error (RMSE). The experiments showed that the MLP with linear regression performs well overall, while the SVM with the polynomial kernel function based on the linear regression gives a low MAE and RMSE. As a result, we were able to demonstrate how to apply the derived model to predict the remaining battery charge.

JND를 이용한 휴대폰의 최적 진동 주파수 설계 (JND-based Mobile Phone Optimal Vibration Frequency)

  • 이봉왕;박현호;명노해
    • 대한산업공학회지
    • /
    • 제30권1호
    • /
    • pp.27-35
    • /
    • 2004
  • A study was conducted to investigate an optimal vibration frequency for mobile phones with just noticeable difference(JND). The just noticeable difference, Weber's law, is the minimum amount by which stimulus intensity must be changed in order to produce a noticeable variation in sensory experience. In order to find the optimal vibration frequency, sixteen frequencies ranged from 24Hz to 603Hz were selected. Subjects then wereasked to differentiate a pair of vibration frequencies. For the analysis, the psychometric function to determine the optimal vibration frequency and the logistic regression to validate the determined frequency were used. The results show that the 2nd order polynomial equations were best fitted for the JND psychometric function and the optimal mobile phone vibrations were determined at 140Hz, 151 Hz, and 160Hz. With the ogive-shaped psychometric function developed by the logistic regression, the results of this study was validated that the determined vibration frequencies (140Hz, 151 Hz, and 160Hz) were optimal mobile phone vibration frequencies.

근적외 스펙트럼을 이용한 정량분석용 최적 주성분회귀모델을 얻기 위한 알고리듬 (Algorithm for Finding the Best Principal Component Regression Models for Quantitative Analysis using NIR Spectra)

  • 조정환
    • Journal of Pharmaceutical Investigation
    • /
    • 제37권6호
    • /
    • pp.377-395
    • /
    • 2007
  • Near infrared(NIR) spectral data have been used for the noninvasive analysis of various biological samples. Nonetheless, absorption bands of NIR region are overlapped extensively. It is very difficult to select the proper wavelengths of spectral data, which give the best PCR(principal component regression) models for the analysis of constituents of biological samples. The NIR data were used after polynomial smoothing and differentiation of 1st order, using Savitzky-Golay filters. To find the best PCR models, all-possible combinations of available principal components from the given NIR spectral data were derived by in-house programs written in MATLAB codes. All of the extensively generated PCR models were compared in terms of SEC(standard error of calibration), $R^2$, SEP(standard error of prediction) and SECP(standard error of calibration and prediction) to find the best combination of principal components of the initial PCR models. The initial PCR models were found by SEC or Malinowski's indicator function and a priori selection of spectral points were examined in terms of correlation coefficients between NIR data at each wavelength and corresponding concentrations. For the test of the developed program, aqueous solutions of BSA(bovine serum albumin) and glucose were prepared and analyzed. As a result, the best PCR models were found using a priori selection of spectral points and the final model selection by SEP or SECP.

비선형회귀분석을 이용한 진공유리 모서리 접합단면 형상예측 (Prediction of the Edge Sealing Shape on the Vacuum Glazing Using the Nonlinear Regression Analysis)

  • 김영신;전의식
    • 한국산학기술학회논문지
    • /
    • 제14권3호
    • /
    • pp.1016-1021
    • /
    • 2013
  • 수소혼합가스토치를 이용하여 유리 모서리 접합 시 접합부의 형상은 수소혼합가스의 유량, 토치의 이송속도, 토치와 유리사이의 거리 등 많은 공정변수들에 의해 영향을 받는다. 모서리 접합형상은 유리패널의 단열 및 기밀, 강도성능에 영향을 미치므로, 공정변수에 따른 접합부 형상예측에 대한 연구가 수행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 공정변수 설정 및 실험분석을 통하여, 공정변수에 따른 단면형상을 예측할 수 있는 회귀식을 도출하였다. 도출된 회귀식에 각 공정변수값을 적용하여 접합형상을 예측하고, 실제 모서리 접합 실험결과와 비교하여 회귀식의 타당성을 검증하였다.

ν-ASVR을 이용한 공구라이프사이클 최적화 (Tool Lifecycle Optimization using ν-Asymmetric Support Vector Regression)

  • 이동주
    • 산업경영시스템학회지
    • /
    • 제43권4호
    • /
    • pp.208-216
    • /
    • 2020
  • With the spread of smart manufacturing, one of the key topics of the 4th industrial revolution, manufacturing systems are moving beyond automation to smartization using artificial intelligence. In particular, in the existing automatic machining, a number of machining defects and non-processing occur due to tool damage or severe wear, resulting in a decrease in productivity and an increase in quality defect rates. Therefore, it is important to measure and predict tool life. In this paper, ν-ASVR (ν-Asymmetric Support Vector Regression), which considers the asymmetry of ⲉ-tube and the asymmetry of penalties for data out of ⲉ-tube, was proposed and applied to the tool wear prediction problem. In the case of tool wear, if the predicted value of the tool wear amount is smaller than the actual value (under-estimation), product failure may occur due to tool damage or wear. Therefore, it can be said that ν-ASVR is suitable because it is necessary to overestimate. It is shown that even when adjusting the asymmetry of ⲉ-tube and the asymmetry of penalties for data out of ⲉ-tube, the ratio of the number of data belonging to ⲉ-tube can be adjusted with ν. Experiments are performed to compare the accuracy of various kernel functions such as linear, polynomial. RBF (radialbasis function), sigmoid, The best result isthe use of the RBF kernel in all cases

Mode analysis and low-order dynamic modelling of the three-dimensional turbulent flow filed around a building

  • Lei Zhou;Bingchao Zhang;K.T. Tseb
    • Wind and Structures
    • /
    • 제38권5호
    • /
    • pp.381-398
    • /
    • 2024
  • This study presents a mode analysis of 3D turbulent velocity data around a square-section building model to identify the dynamic system for Kármán-type vortex shedding. Proper orthogonal decomposition (POD) was first performed to extract the significant 3D modes. Magnitude-squared coherence was then applied to detect the phase consistency between the modes, which were roughly divided into three groups. Group 1 (modes 1-4) depicted the main vortex shedding on the wake of the building, with mode 2 being controlled by the inflow fluctuation. Group 2 exhibited complex wake vortexes and single-sided vortex phenomena, while Group 3 exhibited more complicated phenomena, including flow separation. Subsequently, a third-order polynomial regression model was used to fit the dynamics system of modes 1, 3, and 4, which revealed average trend of the state trajectory. The two limit cycles of the regression model depicted the two rotation directions of Kármán-type vortex. Furthermore, two characteristic periods were identified from the trajectory generated by the regression model, which indicates fast and slow motions of the wake vortex. This study provides valuable insights into 3D mode morphology and dynamics of Kármán-type vortex shedding that helps to improve design and efficiency of structures in turbulent flow.

회귀분석을 이용한 주묘 위험성 평가 입력요소 결정에 관한 연구 (Determining Input Values for Dragging Anchor Assessments Using Regression Analysis)

  • 강병선;정창현
    • 해양환경안전학회지
    • /
    • 제27권6호
    • /
    • pp.822-831
    • /
    • 2021
  • 선박의 주묘 위험성을 평가할 수 있는 프로그램이 개발되어 있지만 선박의 제원에 해당되는 다양한 입력요소들을 직접 찾아서 입력해야 하므로 VTS 관제사가 정박지에 정박 중인 선박들로부터 이러한 입력요소들을 모두 확인하여 프로그램을 활용하는 것은 현실적으로 어려운 상황이다. 이에 본 연구에서는 VTS 관제사 입장에서 선박으로부터 쉽게 획득할 수 있는 총톤수(GT)를 독립변수로 설정하고 프로그램 입력요소들을 종속변수로 하여 선형 및 비선형 회귀분석을 실시하였다. 다항식 모델(선형)과 멱급수 모델(비선형)의 적합도를 비교한 결과, 컨테이너선과 벌크선의 경우에는 모든 입력요소에서 멱수급 모델이 적합한 것으로 평가되었다. 하지만 탱커선의 경우에는 수선간장, 선폭, 흘수는 멱수급 모델이 적합하고, 정면풍압면적, 앵커의 무게, 의장수, 묘쇄공으로부터 선저까지의 높이는 다항식 모델이 더 적합한 것으로 평가되었다. 또한 탱커선의 정면풍압면적 요소를 제외한 다른 나머지 종속변수들은 모두 결정계수가 0.7 이상으로 높은 적합도를 보였다. 따라서 주묘 위험성 평가 프로그램의 입력요소 중 외력 요소, 해저 저질, 수심 및 앵커 체인의 신출량을 제외한 나머지 입력요소들은 선박의 총톤수만 입력하면 회귀분석 모델식에 의해 자동으로 입력됨으로써 주묘 위험성 평가가 가능할 것으로 판단된다.

근적외 분석법을 응용한 사과의 생잎과 건조잎의 질소분석 (Determination of Nitrogen in Fresh and Dry Leaf of Apple by Near Infrared Technology)

  • 장광재;서상현;강연복;한효일;박우철
    • 한국토양비료학회지
    • /
    • 제37권4호
    • /
    • pp.259-265
    • /
    • 2004
  • 사과의 영양진단에서 사과잎 분석을 신속히 하기 위한 방법을 모색하기 위해 생잎과 건조잎을 이용해 근적의 스펙트럼을 측정하고 이를 질소 함량과의 최적의 상관관계를 도출하기 위해 부분소자승(PLS)과 주성분회귀(PCR)과 같은 다변량 분석법을 이용하여 비파괴 검량식을 작성하였다. 또한 검량식 작성에서 비파괴 측정 정확도를 향상시키기 위하여 smoothing, mean normalization, multiplicative scatter correction (MSC). derivative 등의 다양한 데이터 전처리 조작을 수행하여 정확도 향상 가능성을 조사하였다. 사과 건조잎의 비파괴 측정 가능성을 조사한 결과 PLS-1 모델에서 Norris first derivate하였을 태 RMSEP가 $0.6999g\;kg^{-1}$ 로 가장 좋았으며, 생잎은 Savitzky-Golay first derivate하였을 때에 RMSEP 가 $1.202g\;kg^{-1}$으로 가장 좋았다. 건조잎의 PCR 모델은 mean normalization 처리 후 Savitzky-Golay first derivative하였을 때가 RMSEP 가 $0.553g\;kg^{-1}$, 이었으며 생잎에서도 RMSEP는 $1.047g\;kg^{-1}$로 나타났다. 이와 같은 견과로서 사과의 생잎과 건조잎의 분석이 근적외분석기술에 의해 가능할 것으로 판단된다.

중심합성법에 의한 구조최적화에서 회귀함수변화의 영향 (Effect of Various Regression Functions on Structural Optimizations Using the Central Composite Method)

  • 박정선;전용성;임종빈
    • 한국항공우주학회지
    • /
    • 제33권1호
    • /
    • pp.26-32
    • /
    • 2005
  • 본 연구에서는 반응표면법에 다항함수, 지수함수, 로그함수등을 적용한 다양한 회귀함수를 이용하여 최적화를 수행하였다. 이를 검증하기 위해 트러스 구조와 하니콤 복합재 플랫폼에 대하여 응력 및 고유진동수를 고려하여 최적설계를 수행하였다. 근사함수를 효과적이고 용이하게 하는 방법을 실험계획법이라 하는데 중심합성법, 요인설계법, 회전계획법, 심플렉스법 등이 있으며, 본 연구에서는 중심합성법을 이용하여 반응표면을 생성하였다. 이를 위하여 구조해석 코드로 MSC/NASTRAN을 사용하였으며 최적설계 프로그램은 중심합성법을 기반으로 하여 다양한 회귀모델에 의한 반응표면을 적용하여 작성하였다. 또한 이 결과를 기존의 도함수를 이용한 최적화 기법이나 유전자알고리즘을 이용한 최적화 결과와 비교하여 반응표면법의 설계상의 장점 및 반응표면 생성 시 다양한 회귀모델에의 사용에 대한 신뢰성을 확인하였다.