• 제목/요약/키워드: nonlinear predictor

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CERES Plot in Nonlinear Regression

  • Myung-Wook;Hye-Wook
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제7권1호
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    • pp.1-12
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    • 2000
  • We explore the structure and usefulness of CERES plot as a basic tool for dealing with curvature as a function of the new predictor in nonlinear regression. If a predictor has a nonlinear effect and there are nonlinear relationships among the predictors the partial residual plot and augmented partial residual plot are not able to display the correct functional form of the predictor. Unlike these plots the CERES plot can show the correct from. In situations where nonlinearity exists in two predictors we extend the idea of CERES plot to three dimensions, This is illustrated by simulated data.

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신경 회로망을 이용한 음성 신호의 장구간 예측 (Long-term Prediction of Speech Signal Using a Neural Network)

  • 이기승
    • 한국음향학회지
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    • 제21권6호
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    • pp.522-530
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    • 2002
  • 본 논문에서는 선형 예측 후에 얻어지는 잔차 신호 (residual signal)를 신경 회로망에 바탕을 둔 비선형 예측기로 예측하는 방법을 제안하였다. 신경 회로망을 이용한 예측 방법의 타당성을 입증하기 위해, 먼저 선형 장구간 예측기와 신경 회로망이 도입된 비선형 장구간 예측기의 성능을 서로 비교하였다. 그리고 비선형 예측 후의 잔차 신호를 양자화 하는 과정에서 발생하는 양자화 오차의 영향에 대해 분석하였다. 제안된 신경망 예측기는 예측 오차뿐만 아니라 양자화의 영향을 함께 고려하였으며, 양자화오차에 대한강인성을 갖게 하기 위하여 쿤-터커 (Kuhn-Tucker) 부등식 조건을 만족하는 제한조건 역전파 알고리즘을 새로이 제안하였다. 실험 결과, 제안된 신경망 예측기는 제한조건을 갖는 학습 알고리즘을 사용했음에도 불구하고, 예측 이득이 크게 뒤떨어지지 않는 성능을 나타내었다.

GRNN을 이용한 동영상 움직임 예측 및 대역분할 부호화에 관한 연구 (A study on motion prediction and subband coding of moving pictuers using GRNN)

  • 한영오
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제5권3호
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    • pp.256-261
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    • 2010
  • 본 연구에서는 신경회로망의 일종인 GRNN을 이용하여 동영상 대역분할 부호화에 적용하고자 하는 새로운 비선형 움직임 예측기를 제안하였다. 제안된 비선형 예측기의 성능은 가장 일반적으로 많이 사용되는 블록매칭 알고리즘과 비교하였다. 결과적으로 제안된 비선형 움직임 예측기는 블록매칭 알고리즘보다 2-3dB 성능이 우수함을 알 수 있었다. 특히, 제안된 예측기는 클러스터링 과정과 잡음 신호를 둔화시키는 기능이 있어서 원영상의 에지를 잘 보존하는 장점이 있음을 알 수 있다. 이러한 결과는 인간의 시각적 특성에 중요하며 동영상의 대역분할 부호화에서도 우수한 특성을 나타낸다.

비선형 하중제어 모델의 예측기 설계 및 알고리즘 구현을 위한 수치연산 오차 분석과 평가 (Realization and Design of Predictor Algorithm and Evaluation of Numerical Method on Nonlinear Load Control Model)

  • 왕현민;우광준
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제46권6호
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    • pp.73-79
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    • 2009
  • 운동하는 물체를 제어하기 위한 제어이론은 디지털 컴퓨터(임베디드시스템)를 이용하여 복잡한 신경망 이론, 인공지능 이론, 비선형 모델 예측 제어 이론등이 제어기 설계 단계에서 구현되고 있다. 비행제어 시스템의 비선형 모델 예측 제어 예측기는 구현하는 컴퓨터의 성능과 각종 모듈의 응용프로그램을 하드실시간(Hard Real-Time)으로 처리할 수 있도록 응답 시간을 충족 하여야 한다. 이와 동시에 제어 시스템에의 성능을 충분히 발휘할 수 있는 정확성도 고려하여야 한다. 수학적 영역에서의 오류는 전체 알고리즘 구현에 영향을 준다. 그러나 이러한 수학적 오류 발생 요인은 예측기에서 생성되는 파라미터에서 최종 정확도 계산에 가끔 고려하지 않는다. 본 논문에서는 비행체 제어를 위한 디지털 제어 시스템에서 하드실시간 하중제어 모델 예측기를 구현하고, 알고리즘의 응답시간을 살펴본다. 또한 이에 따른 정밀도를 보장하는 고효율 예측기를 구현하는 알고리즘을 살펴본다. 예측기는 하중 제어 모델에서 오일러 방법, Heun 방법, Runge-kutta 방법, 테일러 방법의 수치적분 알고리즘을 사용하여 구현된다.

CERES Plot in Generalized Linear Models

  • Kahng, Myung-Wook;Lee, Eun Jeong
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제11권3호
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    • pp.575-582
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    • 2004
  • We explore the structure and usefulness of CERES plot as a basic tool for dealing with curvature as a function of the new predictor in generalized linear models. If a predictor has a nonlinear effect and there are nonlinear relationships among the predictors, the partial residual plot and augmented partial residual plot are not able to display the correct functional form of the predictor. Unlike these plots, the CERES plot can show the correct form. This is illustrated by simulated data.

A Statistical Estimation of The Universal Constants Using A Simulation Predictor

  • Park, Jeong-Soo-
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 1992년도 제2회 정기총회 및 추계학술 발표회 발표논문 초록
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    • pp.6-6
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    • 1992
  • This work deals with nonlinear least squares method for estimating unknown universial constants C in a computer simulation code real experimental data(or database) and computer simulation data. The best linear unbiased predictor based on a spatial statistical model is fitted from the computer simulation data. Then nonlinear least squares estimation method is applied to the real data using the fitted prediction model(or simulation predictor) as if it were the true simulation model. An application to the computational nuclear fusion device is presented.

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퍼지 예측기를 이용한 비선형 일반 예측 제어기의 설계 (Design of a generalized predictive controller for nonlinear plants using a fuzzy predictor)

  • 안상철;김용호;권욱현
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제3권3호
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    • pp.272-279
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    • 1997
  • In this paper, a fuzzy generalized predictive control (FGPC) for non-linear plants is proposed. In the proposed method, the receding horizon control is applied to the control part, while fuzzy systems are used for the predictor part. It is suggested that the fuzzy predictor is time-varying affine with respect to input variables for easy computation of control inputs. Since the receding horizon control can be obtained only with a predictor instead of a plant model, the fuzzy predictor is obtained directly from input-output data without identifying a plant model. A parameter estimation algorithm is used for identifying the fuzzy predictor. The control inputs of the FGPC are computed by minimizing a receding horizon cost function with predicted plant outputs. The proposed controller has a similar architecture to the generalized predictive control (GPC) except for the predictor synthesis method, and thus may possess inherent good properties of the GPC. Computer simulations show that the performance of the FGPC is satisfactory.

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An Estimation of The Unknown Theory Constants Using A Simulation Predictor

  • 박정수
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제2권1호
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    • pp.125-133
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    • 1993
  • A statistical method is described for estimation of the unknown constants in a theory using both of the computer simulation data and the real experimental data, The best linear unbiased predictor based on a spatial linear model is fitted from the computer simulation data alone. Then nonlinear least squares estimation method is applied to the real experimental data using the fitted prediction model as if it were the true simulation model. An application to the computational nuclear fusion devices is presented, where the nonlinear least squares estimates of four transport coefficients of the theoretical nuclear fusion model are obtained.

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Comprehensive evaluation of structural geometrical nonlinear solution techniques Part I: Formulation and characteristics of the methods

  • Rezaiee-Pajand, M.;Ghalishooyan, M.;Salehi-Ahmadabad, M.
    • Structural Engineering and Mechanics
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    • 제48권6호
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    • pp.849-878
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    • 2013
  • This paper consists of two parts, which broadly examines solution techniques abilities for the structures with geometrical nonlinear behavior. In part I of the article, formulations of several well-known approaches will be presented. These solution strategies include different groups, such as: residual load minimization, normal plane, updated normal plane, cylindrical arc length, work control, residual displacement minimization, generalized displacement control, modified normal flow, and three-parameter ellipsoidal, hyperbolic, and polynomial schemes. For better understanding and easier application of the solution techniques, a consistent mathematical notation is employed in all formulations for correction and predictor steps. Moreover, other features of these approaches and their algorithms will be investigated. Common methods of determining the amount and sign of load factor increment in the predictor step and choosing the correct root in predictor and corrector step will be reviewed. The way that these features are determined is very important for tracing of the structural equilibrium path. In the second part of article, robustness and efficiency of the solution schemes will be comprehensively evaluated by performing numerical analyses.

A PREDICTOR-CORRECTOR METHOD FOR FRACTIONAL EVOLUTION EQUATIONS

  • Choi, Hong Won;Choi, Young Ju;Chung, Sang Kwon
    • 대한수학회보
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    • 제53권6호
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    • pp.1725-1739
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    • 2016
  • Abstract. Numerical solutions for the evolutionary space fractional order differential equations are considered. A predictor corrector method is applied in order to obtain numerical solutions for the equation without solving nonlinear systems iteratively at every time step. Theoretical error estimates are performed and computational results are given to show the theoretical results.