Polynomial errors-in-variables model with one predictor variable and one response variable is defined and an estimator of model is derived following the Booth's linear model estimation procedure. Since polynomial model is nonlinear function of the unknown regression coefficients and error-free predictors, it is nonlinear model in errors-in-variables model. As a result of applying linear model estimation method to nonlinear model, some additional assumptions are necessary. Hence, an estimator is derived under the assumption that the error variances are decrasing as sample size increases. Asymptotic propoerties of the derived estimator are provided. A simulation study is presented to compare the small sample properties of the derived estimator with those of OLS estimator.
In this paper, we discuss optimal design of Fuzzy Polynomial Neural Networks by means of Genetic Algorithms(GAs) using symbolic coding for non-linear data. One of the major subject of genetic algorithms is representation of chromosomes. The proposed model optimized by the means genetic algorithms which used symbolic code to represent chromosomes. The proposed gFPNN used a triangle and a Gaussian-like membership function in premise part of rules and design the consequent structure by constant and regression polynomial (linear, quadratic and modified quadratic) function between input and output variables. The performance of the proposed model is quantified through experimentation that exploits standard data already used in fuzzy modeling. These results reveal superiority of the proposed networks over the existing fuzzy and neural models.
In this research, design precipitation was calculated by reflecting the climatic indices and its uncertainty assessment was evaluated. Climatic indices used the sea surface temperature and moisture index which observed globally. The correlation coefficients were calculated between the annual maximum precipitation and the climatic indices. and then climatic indices which have the larger correlation coefficient were selected. Therefore, the regression relationship was established by a locally weighted polynomial regression. Next, climatic indices were generated by montecarlo simulation using kernel function. Finally, the design rainfall was calculated by the locally weighted polynomial regression using generated climatic indices. At the result, the comparison of design rainfall between the reflection of the climatic indices and the frequency analysis did not indicate a significant difference. Also, this result can be used as basic data for calculation of probability precipitation to reflect climate change.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.14
no.2
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pp.152-163
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1990
The purpose of this study is to experimentally analyze the relationship between structural characteristics of cotton fabrics and their cool-and-warm felling in order to develop more comfortable fabrics. Comfort in textile products has been emphasized as consumers preferred performance to fashion of clothing. Thermal comfort of clothing is a basic parameter of the comfort sensation which is usually represented by the cool-and-warm feeling felt by human skin. Cloo-and-warm feeling is perceived by the heat flux which transfers heat energy stored in an object to skin. We feel warm (cool) if the temperature of nerve extremity in skin ascends (descends). As cool-and-warm feeling determines the comfort sensation of clothing, it is important to develop new comfort fabrics. Although considerable works have been made on the body, clothing, and environment, there has been no research study on the structural characteristics of fabrics and their cool and warm feeling. Cool-and-warm feeling is closely related to the transient heat transfer property. This research study used the cotton fabrics manufactured in Korea as sample and measured $q_{max}$ value with thermal property measuring instrument (Thermo-Labo II type). $q_{max}$ values estimated by polynomial regression equation were compared with those observed in this study. This study also identified the structural parameters of cotton fabrics for a specific range of $q_{max}$ values. The findings of this study can be summarized as follows: 1) As the thickness, porosity and air permeability of cotton fabrics increase, $q_{max}$ value decreases. 2) As the fabric count and over factor of cotton fabrics increase, $q_{max}$ value also increases. 3) $q_{max}$ values have been estimated by simple and polynomial regression equations developed in this study. Regression curves which have been plotted by polynomial regression equations also provided with the range of structural parameters for a specific range of $q_{max}$ values of cotton fabrics. This study would be significant in that it has identified the structural Parameters for the cool-and-warm feeling of cotton fabric at $65\%$ relative humidity.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.11
no.2
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pp.335-345
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2000
Most context use the classical norms on function spaces as the error criteria. Since these norms are all based on the vertical distances between the curves, these can be quite inappropriate from a visual notion of distance. Visual errors in Marron and Tsybakov(1995) correspond more closely to "what the eye sees". Simulation is performed to compare the performance of the regression smoothers in view of MISE and the visual error. It shows that the visual error can be used as a possible candidate of error criteria in the kernel regression estimation.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.20-23
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2020
This research is to design an effective prefetching method required for DRAM-PCM hybrid main memory systems especially used for big data applications and massive-scale computing environment. Conventional prefetchers perform well with regular memory access patterns. However, workloads such as graph processing show extremely irregular memory access characteristics and thus could not be prefetched accurately. Therefore, this research proposes an efficient dynamical prefetching algorithm based on the regression method. We have designed an intelligent prefetch engine that can identify the characteristics of the memory access sequences. It can perform regular, linear regression or polynomial regression predictive analysis based on the memory access sequences' characteristics, and dynamically determine the number of pages required for prefetching. Besides, we also present a DRAM-PCM hybrid memory structure, which can reduce the energy cost and solve the conventional DRAM memory system's thermal problem. Experiment result shows that the performance has increased by 40%, compared with the conventional DRAM memory structure.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.1
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pp.18-22
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2009
Short-term load forecasting (STLF) is an important task in power system planning and operation. Its accuracy affects the reliability and economic operation of power systems. STLF is to be classified into load forecasting for weekdays, weekends, and holidays. Due to the limited historical data available, it is more difficult to accurately forecast load for holidays than to forecast load for weekdays and weekends. It has been recognized that the forecasting errors for holidays are large compared with those for weekdays in Korea. This paper presents a polynomial regression with data mining technique to forecast load for holidays. In statistics, a polynomial is widely used in situations where the response is curvilinear, because even complex nonlinear relationships can be adequately modeled by polynomials over a reasonably small range of the dependent variables. In the paper, the coefficient of determination is proposed as a selection criterion for screening weekday data used in holiday load forecasting. A numerical example is presented to validate the effectiveness of the proposed holiday load forecasting method.
The problem of selection among competing models has been a fundamental issue in statistical data analysis. Good fits to data can be misleading since they can result from properties of the model that have nothing to do with it being a close approximation to the source distribution of interest (for example, overfitting). In this study we focus on the preference among models from a family of polynomial regressors. Three decades of research has spawned a number of plausible techniques for the selection of models, namely, Akaike's Finite Prediction Error (FPE) and Information Criterion (AIC), Schwartz's criterion (SCH), Generalized Cross Validation (GCV), Wallace's Minimum Message Length (MML), Minimum Description Length (MDL), and Vapnik's Structural Risk Minimization (SRM). The fundamental similarity between all these principles is their attempt to define an appropriate balance between the complexity of models and their ability to explain the data. This paper presents an empirical study of the above principles in the context of model selection, where the models under consideration are univariate polynomials. The paper includes a detailed empirical evaluation of the model selection methods on six target functions, with varying sample sizes and added Gaussian noise. The results from the study appear to provide strong evidence in support of the MML- and SRM- based methods over the other standard approaches (FPE, AIC, SCH and GCV).
This research was obtained from analyzing how the physiques of the 3rd grade students of high school for males and females and developed for the last eleven years(from 1983 to 1993). By the physiques and nutritional index of physical growth and development, Relative Body Weight of 36.62 exceeded the standard, on the other hand females showed lower records than the standard. Relative Chest Girth Index belonged to the normal type of males and females in all, in the comparison of the records between 1983 and 1993, males increased in average 0.29 and females in average 0.55. Relative Chest Girth Index of females was greater than that of females. By the results of Relative Sitting Height Index, growth of the lower body for males and females was greater than that of males. In case of Vervaeck Index, males increased in average 2.04 but females increased in average 1, 20 relatively less than males. These phenomena provided for the evidence of the deficient nutrition in females. In the regression models of body height and body weight within a certain period, statistical regression model types which best indicated chronological average changes of body height and body weight, took 3rd Order Polynomial Regression Model rather than linear regression model. In females, statistical regression model types which best is suitable for chronological average change of body height and body weight, took 4th and 2nd Order Polynomial Regression Model respectively. The prediction value of 1995 by estimated polynomial regression model anticipated that body height of 3rd grade year students of high school of males in 1993 went on increasing from 170.87cm to 171.79cm in average 0.92cm growth and that of females from 158.99cm to 160.79cm in average 1.80cm growth. In addition, body weight of males seemed to increase from 62.58kg to 64.52kg in average 1.94kg growth and that of females seemed to increase from 54.05kg to 54.19kg in average 0.14kg growth. Linear Regression Model was suitable for the regression model of body weight for body height. Prediction on increase of an average body weight for body height was that, according to growth of body height 1cm in males, body weight increased 1.41kg averagely and that of females 0.86kg. For that reason, we came to conclusion that body weight increase for body height 1cm in males was greater than that in females on average.
Park, Ho-Sung;Park, Byoung-Jun;Ahn, Tae-Chon;Oh, Sung-Kwun
Proceedings of the KIEE Conference
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1999.07g
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pp.2856-2858
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1999
In this paper, the FPNN(Fuzzy Polynomial Neural Networks) algorithm with multi-layer fuzzy inference structure is proposed for the model identification of a complex nonlinear system. The FPNN structure is generated from the mutual combination of PNN (Polynomial Neural Network) structure and fuzzy inference method. The PNN extended from the GMDH(Group Method of Data Handling) uses several types of polynomials such as linear, quadratic and modifled quadratic besides the biquadratic polynomial used in the GMDH. In the fuzzy inference method, simplified and regression polynomial inference method which is based on the consequence of fuzzy rule expressed with a polynomial such as linear, quadratic and modified quadratic equation are used Each node of the FPNN is defined as a fuzzy rule and its structure is a kind of fuzzy-neural networks. Gas furnace data used to evaluate the performance of our proposed model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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