Model Based Predictive Control(MBPC) has been widely used in predictive control since 80's. GPC[1] which is the superset of many MBPC strategies a popular method, but GPC has some weakness, such as insufficient stability analysis, non-applicability to internally unstable systems. However, CRHPC[2] proposed in 1991 overcomes the above limitations. So we chose RHPC based on CRHPC for electric furnace control. An electric furnace which has nonlinear properties and large time delay is difficult to control by linear controller because it needs nearly perfect modelling and optimal gain in case of PID. As a result, those controls are very time-consuming. In this paper, we applied RHPC with equality constraint to electric furnace. The reults of experiments also include the case of RHPC with monotonic weighting improving the transient response and including unmodelled dynamics. So, This paper proved the practical aspect of RHPC for real processes.
MU's mobility patterns can be found from a movement history data. The prediction accuracy and model complexity depend on the degree of application of history data. The more data we use, the more accurate the prediction is. As a result, the location management cost is reduced, but complexity of the model increases. In this paper, we classify MU's mobility patterns into four types. For each type, we find the respective optimal number of application of history data, and predictive location area by using the simulation. The optimal numbers of four types are shown to be different. When we use more than three application of history data, the simulation time and data storage are shown to increase very steeply.
In wireless network, we propose a predictive location update scheme which considers mobile user's(MU's) mobility patterns. MU's mobility patterns can be found from a movement history data. The prediction accuracy and model complexity depend on the degree of application of history data. The more data we use, the more accurate the prediction is. As a result, the location management cost is reduced, but complexity of the model increases. In this paper, we classify MU's mobility patterns into four types. For each type, we find the respective optimal number of application of history data, and predictive location area by using the simulation. The optimal numbers of four types are shown to be different. When we use more than three application of history data, the simulation time and data storage are shown to increase very steeply.
This paper proposes an EMPC (Explicit Model Predictive Controller) for temperature tracking control based on heat load prediction by an ESO (Extended State Observer) for a variable cooling circulation system with multiple indoor units connected to one outdoor unit. In this system, heat transfer and heat loss relative to the input temperature are modeled using system dynamics. Using this model, we design an EMPC based on an ESO that is robust to temperature changes and depends on airflow. To determine the stability of both the controller and the observer, asymptotic stability is verified through Lyapunov stability analysis. Finally, to validate the performance of the proposed controller, simulations are conducted under three scenarios with varying airflow, set temperature, and heat load.
Because of their widespread occurrence and substantial biological activity, halogenated aromatic hydrocarbons are one of the important classes of contaminants in the environment. We have performed comparative molecular field analysis (CoMFA) on structurally diverse ligands of Ah (dioxin) receptor to explore the physico-chemical requirements for binding. All CoMFA models have given $q^{2}$ value of more than 0.5 and $r^{2}$ value of more than 0.83. The predictive ability of the models was validated by an external test set, which gave satisfactory predictive $r^{2}$ values. Best predictions were obtained with CoMFA model of combined modified training set ($q^{2}=0.631,\;r^{2}=0.900$), giving predictive residual value = 0.002 log unit for the test compound. We have suggested a model comprises of four structurally different compounds, which offers a good predictability for various ligands. Our QSAR model is consistent with all previously established QSAR models with less structurally diverse ligands. The implications of the CoMFA/QSAR model presented herein are explored with respect to quantitative hazard identification of potential toxicants.
본 논문에서는 퍼셉트론 신경회로망과 선형예측부호화 켑스트럼 계수를 사용한 화자인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 화자인식 알고리즘은 입력받은 음성신호에 대해서 유성음 구간을 추출한다. 추출된 유성음 구간에 대하여 선형예측 분석에 의하여 화자의 특성을 가지고 있는 선형예측부호화 켑스트럼 계수를 구한다. 구해진 선형예측부호화 켑스트럼 계수를 분류하기 위하여 이 켑스트럼 계수를 퍼셉트론 신경회로망의 입력으로 사용하여 네트워크의 학습을 수행한다. 본 실험에서는 선형예측부호화 켑스트럼 계수와 신경회로망을 사용하여 본 화자인식 알고리즘이 유효하다는 것을 인식률을 통하여 확인한다.
Park, Young-Eun;Chaffar, Soumaya;Kim, Myoung-Sook;Ko, Hye-Young
유통과학연구
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제15권4호
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pp.33-40
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2017
Purpose - This study aims to examine the analysis of pattern on Arab countries consumers' preferences of the Korean Contents using social media, Facebook since Korean entertainment contents have been distributed in the global marketplace. Then we focus on developing Predictive model using a Data Mining Technique. Research design, data and methodology - In order to understand preference growth of Korean contents in Arabic countries, we- collected data from two popular Facebook pages: 'Korean movies and drama' and 'K-pop'. Then, we adopted a data-driven approach based on Data Mining techniques. Results - It is obvious that the number of likes for K-pop will increase for all North African and Middle Eastern countries, however concerning Korean Movies and Drama except Tunisia it is decreasing for Algeria, Egypt and Morocco. Also, concerning Saudi Arabia and United Arab Emirates, the number of likes will decrease for Korean Movies and Drama which is not the case for Iraq. Conclusions - It is noted in this study that K-contents such as drama, movie and music are sometimes a gateway to a wider interest in Korean culture, food and brands. Moreover, this study gives significant implications for developing predictive model to forecast Korean contents' consumption and preferences.
Background: The impact of mean platelet volume (MPV) on prognosis, diagnosis and response to therapy in cancer patients has been widely investigated. In the present study, we evaluated whether MPV at diagnosis has predictive value for pathologic complete response (pCR) after neoadjuvant chemotherapy in patients with locally advanced breast cancer (LABC). Materials and Methods: A total of 109 patients with LABC from Akdeniz University and Antalya Research and Training Hospital were evaluated retrospectively. Results: ROC curve analysis suggested that the optimum MPV cut-off point for LABC patients with pCR (+) was 8.15 (AUC:0.378, 95%CI [0.256-0.499], p=0.077). The patients with MPV <8.15 had higher pCR rates (29.2% vs. 13.1%, p=0.038). After binary logistic regression analysis, MPV and estrogen receptor absence were independent predictors for pCR. Conclusions: MPV has an independent predictive value for pCR after neoadjuvant chemotherapy in patients with LABC.
Purpose: This study aimed to verify the predictive validity of Comprehensive Korean Frailty Instrument (CKFI) among older adults. Methods: A secondary analysis of data from a prospective cohort study was conducted. Frailty was determined in older adults (N=9,188) according to the data in 2008 and the effects of frailty on adverse outcomes (such as institutionalization and death) were evaluated according to the data in 2011. The Cardiovascular Health Study (CHS) index was used to compare with the predictive validity of CKFI. Results: The prevalence of frailty was 26.3%. With the CKFI, the frail group had a higher risk of negative health outcomes compared to the robust and pre-frail groups after three years. The two of the highest risks identified using the CKFI and CHS index were institutionalization (5.522 times higher) and mortality (3.210 times higher). For both instruments, the survival analysis revealed that the risk of death increased as the degree of frailty increased. Conclusion: The CKFI consisting of self-report items and multidimensional aspects of frailty can be used as a simple instrument for assessing the frailty of older adults residing in a local community in Korea.
본 연구는 유고로 인한 대기행렬, 통행시간과 같은 혼잡정보를 예측하여 제공하는 것을 목표로 하며, 이것은 교통시설 이용자와 운영자 모두에게 효율적인 대안선택 및 운영을 위한 중요한 요소로 활용된다. 이러한 예측된 사고영향 정보의 제공으로 인하여, 이용자는 유고 구간에 대한 정보를 사전에 인지하여 지체를 최소화 할 수 있고, 운영자는 현재 유고영향을 받을 것으로 예상되는 구간을 효율적으로 관리할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 연속류 본선구간에서 단기예측기법을 적용한 유고영향 예측모형을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 모형은 MARE를 통하여 상대적인 오차를 비교분석하여, 예측력이 뛰어난 모형을 정립하였다. 본 연구를 시작으로 미시적인 사고영향 예측 모형이 개발된다면 사고발생 시 지체를 최소화하고 사회적인 비용을 줄일 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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