Long-term forecasting of seasonal time series is critical in many applications such as planning business strategies and resolving possible problems of a business company. Unlike the traditional approach that depends solely on dynamic models, Li and Hinich (2002) introduced a combination of stochastic dynamic modeling with filter bank approach for forecasting seasonal patterns using highly coherent(High-C) waveforms. We modify the filter selection and forecasting procedure on wavelet domain to be more feasible and compare the resulting predictor with one that obtained from the wavelet variance estimation method. An improvement over other seasonal pattern extraction and forecasting methods based on such as wavelet scalogram, Holt-Winters, and seasonal autoregressive integrated moving average(SARIMA) is shown in terms of the prediction error. The performance of the proposed method is illustrated by a simulation study and an application to the real stock price data.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4887-4907
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2017
Accurate traffic flow forecasting is critical to the development and implementation of city intelligent transportation systems. Therefore, it is one of the most important components in the research of urban traffic scheduling. However, traffic flow forecasting involves a rather complex nonlinear data pattern, particularly during workday peak periods, and a lot of research has shown that traffic flow data reveals a seasonal trend. This paper proposes a new traffic flow forecasting model that combines seasonal relevance vector regression with the hybrid chaotic simulated annealing method (SRVRCSA). Additionally, a numerical example of traffic flow data from The Transportation Data Research Laboratory is used to elucidate the forecasting performance of the proposed SRVRCSA model. The forecasting results indicate that the proposed model yields more accurate forecasting results than the seasonal auto regressive integrated moving average (SARIMA), the double seasonal Holt-Winters exponential smoothing (DSHWES), and the relevance vector regression with hybrid Chaotic Simulated Annealing method (RVRCSA) models. The forecasting performance of RVRCSA with different kernel functions is also studied.
The diatoms were investigated at three lowland swamps in Haman county form July, 1983 to July, 1984 on monthly interval. Seasonal changes of standing crops, the variation of dominant species and species composition were studied. The maximum of standing crops showed bimodal pattern at Chilnalpol and Yujnnup. Dominant species were Navicula crytocephala, Cocconeis placentula, Achnanthes minutissima, Achnanthes lanceolata, Synedra ulna, Eunotia lunaris. Dominant species changed seasonally. Total 166species of diatom were identified. Three lowland swamps supported a rich diatom flora composed of many species typically associated with benthic diatom.
In order to clarify the seasonal variation of residual current and material transportation process in Hiroshima Bay, JAPAN, the real-time simulation of residual current and particle tracking by using Euler-Lagrange model were carried out. The calculated tidal current and water temperature and salinity showed good agreement with the observed ones. The residual currents showed the southward flow pattern at the upper layer, and the northward flow pattern at the lower layer. The flow structure of residual current in Hiroshima Bay is an estuarine circulation affected by density flow and wind driven current. The residual current plays an improtant role of material transportation in th bay.
Seasonal change in the reproductive pattern of the marine Cladoceran Podon polyphemoides, was studied using materials collected monthly during the period from January to December 1986 in Yongil Bay, Korea. The relative abundance of P. polyphemoides exceeded $10\%$ of total zooplankton in July. While the species remained as a minor components of the zooplankton community during the other periods of occurrence from June to December. Occurrence of sexual individuals of P. polyphemoides (males and gamogenetic females) in higher proportion in cold months ($30\%$ in November and $40\%$ in December) suggests that resting egg production of this species is largely confined to cold monthis in Korean waters as an overwintering strategy.
LID facilities do not consider environmental factors, and due to inappropriate vegetation planting causing degradation in efficiency due to plant damage and difficulty in maintenance. Therefore, in this study, assessment of impact environmental factor by seasonal variation of chlorophyll and growth of vegetation planted in LID technologies and change of pollutant reduction were conducted. In the case of B-SJ and B-RI, growth rate decreased after summer (August), and B-MG showed steady growth until autumn (September). Chlorophyll was found to increase during spring season while it decreased during autumn season. The chlorophyll concentration was found to affect the plant growth pattern. TN reduction efficiency was highest with greater than 80% efficiency in summer, and it was analyzed that plants were identified as the main factor affecting the seasonal reduction efficiency of TN. Also, temperature and relative humidity were analyzed to affect plant growth, activity and pollutant removal efficiency. Plant type and growth pattern are considered as factors to be considered in selection of appropriate plant types in LID technologies.
Data missing in optical satellite images caused by natural variations have been a crucial barrier in observing the status of marine surfaces. Although there have been many attempts to fill the gaps of non-observation, there is little research to analyze the ratio of missing grids to overall sea grids and their seasonal patterns. This report introduces the method of quantifying the distribution of missing points and then shows how the missing points have spatial correlation and seasonal trends. Both temporal and spatial integration methods are compared to assess the effectiveness of reducing missing data. The temporal integration shows more outstanding performance than the spatial integration. Moran's I and K-function with statistical hypothesis testing show that missing grids are clustered and there is a non-random distribution from daily integration. The result of the seasonality test for Moran's I through a periodogram shows dependency on full-year, half-year, and quarter-year periods respectively. These analysis results can be used to deduce appropriate integration periods with permissible estimation errors.
In this study, the telematics device was installed on the car (OBD-II) to collect the information on the operation conditions from each sample vehicle. Based on the information the domestic driving pattern was analysed and the ratio of cold start length was estimated. As a result of analysis for driving pattern, we found a difference in the frequency of driving on the hourly or seasonal basis. Then, the driving pattern of the rush hours, weekdays, and weekends could be derived. Also, from the study, an average of 2.22 times per day occurred in a single trip and average driving distance for the trip was 15.72 km. In addition, the proportion of cold start length was analyzed to be 16.11%. The seasonal cold start length has big difference from season to season (Winter 26.63%, Summer 8.22%, Intermediate 12.65%). There was an inverse relationship between the outside temperature and ratio of cold start length. In order to improve the accuracy of the cold emission estimation, it is necessary to apply domestic ratio of cold start length that driving pattern and temperature in Korea is reflected.
The seasonal mean wind direction and wind speed in a greater coasting area are investigated using the ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) data for 11 years from 1985 to 1995. In winter, the main wind direction in Korea and vicinity, Taiwan and vicinity, and the North Pacific Ocean of middle latitudes is a northwesterly wind, northeasterly wind, and westerly wind respectively. The wind speed is strongest in the East China Sea, the South China Sea, and the North Pacific Ocean of low latitudes(Beaufort wind scale 5-6). A distribution pattern of wind direction in spring and fall is similar to that in winter. Seasonal mean wind speed is strongest in winter and the next is fall. The wind speed in summer is generally weak. However, that in the Indochina and vicinity is strong by the influence of Asian monsoon.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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