WAN, Cheong Kin;CHOO, Wei Chong;HO, Jen Sim;ZHANG, Yuruixian
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.7
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pp.1-15
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2022
Combining the strength of both Mixed Data Sampling (MIDAS) Regression and realized variance measures, this paper seeks to investigate two objectives: (1) evaluate the post-sample performance of the proposed weekly Realized Variance-MIDAS (RVar-MIDAS) in one-week ahead volatility forecasting against the established Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model and the less explored but robust STES (Smooth Transition Exponential Smoothing) methods. (2) comparing forecast error performance between realized variance and squared residuals measures as a proxy for actual volatility. Data of seven private equity mutual fund indices (generated from 57 individual funds) from two different time periods (with and without financial crisis) are applied to 21 models. Robustness of the post-sample volatility forecasting of all models is validated by the Model Confidence Set (MCS) Procedures and revealed: (1) The weekly RVar-MIDAS model emerged as the best model, outperformed the robust DAILY-STES methods, and the weekly DAILY-GARCH models, particularly during a volatile period. (2) models with realized variance measured in estimation and as a proxy for actual volatility outperformed those using squared residual. This study contributes an empirical approach to one-week ahead volatility forecasting of mutual funds return, which is less explored in past literature on financial volatility forecasting compared to stocks volatility.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.7
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pp.301-307
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2022
Energy consumption has grown alongside dramatic population increases. Statistics show that buildings in particular utilize a significant amount of energy, worldwide. Because of this, building energy prediction is crucial to best optimize utilities' energy plans and also create a predictive model for consumers. To improve energy prediction performance, this paper proposes a ResNet-LSTM model that combines residual networks (ResNets) and long short-term memory (LSTM) for energy consumption prediction. ResNets are utilized to extract complex and rich features, while LSTM has the ability to learn temporal correlation; the dense layer is used as a regression to forecast energy consumption. To make our model more robust, we employed Huber loss during the optimization process. Huber loss obtains high efficiency by handling minor errors quadratically. It also takes the absolute error for large errors to increase robustness. This makes our model less sensitive to outlier data. Our proposed system was trained on historical data to forecast energy consumption for different time series. To evaluate our proposed model, we compared our model's performance with several popular machine learning and deep learning methods such as linear regression, neural networks, decision tree, and convolutional neural networks, etc. The results show that our proposed model predicted energy consumption most accurately.
In this study, influence of the process parameters of the roller leveling process on the straightness of the steel wire was analyzed using numerical analysis. To construct the numerical analysis model, cross-sectional and longitudinal element sizes, which affect the prediction accuracy of longitudinal stress caused by bending deformation of the steel wire, were optimized, and mass scaling that satisfies prediction accuracy while reducing computational time was confirmed. By using the constructed numerical analysis model, the influence of various process parameters such as input direction of the steel wire, initial diameter of the steel wire, back tension and intermesh on the straightness was confirmed. The simulation result shows that the 3rd and 4th roller of vertical straightener had a significant influence on vertical shape of the steel wire.
Nguyen, Huyen T.T.;Pham, Huy K.;Nguyen, Vu A.;Mai, Tung T.;Le, Hang T.T.;Hoang, Thuy T.B.
Journal of Electrochemical Science and Technology
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v.13
no.2
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pp.186-198
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2022
Heavy metals recovery from Printed Circuit Boards industrial wastewater is crucial because of its cost effectiveness and environmental friendliness. In this study, a copper recovery route combining the sequential processes of acid leaching and LIX 984N extracting with an electrowinning technique from Printed Circuit Boards production's sludge was performed. The used residual sludge was originated from Hanoi Urban Environment One Member Limited Company (URENCO). The extracted solution from the printed circuit boards waste sludge containing a high copper concentration of 19.2 g/L and a small amount of iron (0.575 ppm) was used as electrolyte for the subsequent electrolysis process. By using a simulation model for multi-step current electrolysis, the reasonable current densities for an electrolysis time interval of 30 minutes were determined, to optimize the specific consumption energy for the copper recovery. The mathematical simulation model was built to calculate the important parameters of this process.
This paper presents a simplified model to capture the nonlinear behavior of steel frames depending on the spread of plasticity method. New interaction formulae were derived to evaluate the plastic strength for I-shaped steel sections under uniaxial bending moment and axial compression load. Also, new empirical formulae were derived to evaluate the tangent stiffness modulus of steel I-shaped cross-sections considering the effect of the residual stresses suggested by the specifications in European Convention for Construction Steelworks (ECCS). The secant stiffness which depends on the tangent modulus is used to evaluate the internal forces. Based on stiffness matrix method, a finite element analysis program was developed for the nonlinear analysis of space steel frames using the derived formulae. Comparison between the proposed model results with those given by the fiber model shows very good agreement. Numerical examples were introduced to verify, check the accuracy, and evaluate the efficiency of the proposed model. The analysis results show that the new proposed model is accurate and able to minimize the solution time.
Taejoon, Kim;Jae-Sang, Hwang;Sung Hoon, Jung;Tae Young, Kim
KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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v.8
no.2
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pp.73-77
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2022
Recently, as the number of years of operation has increased for more than 30 years, interest in evaluating the remaining life of major power facilities such as transformers and ultra-high voltage cables is increasing. In particular, the risk of failure is increasing because the underground transmission XLPE cable has been built since 1980 and has been operating in excess of 30 years of design life or close proximity. Therefore, it is necessary to develop an algorithm to evaluate the residual life of the XLPE cable considering the load to determine the risk of failure. Since load data is large amount of data, it is necessary to make the variable load information equivalent to the time unit first in order to calculate the remaining life of the system quickly. In overseas literature, transformers are reported to be standardized for variable load equivalent conversion formulas, but they have not been reported for ultra-high voltage cables. Therefore, in this paper, whether the equivalent conversion formula of a transformer can be applied to XLPE cables was reviewed through accelerated degradation tests under equivalent and variable temperature conditions, and considerations were studied when evaluating the remaining operating life of XLPE cables based on the experimental results.
This paper presents the long-term behavior of tunnel considering the degradation of concrete lining and surrounding soil. Tunnel is a composite structure which has supporting elements (shotcrete, lining, and rockbolt) and surrounding soils. These supporting elements and surrounding soils undergo the degradation as time goes. A proposed degradation function which has two parameters which control the residual strength and degradation shape was applied to the numerical analysis. The results showed the plastic zone was spread around tunnel due to the degradation leading to the increase in unstability of tunnel.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.6_3
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pp.1127-1133
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2022
Recently, the use of aircraft structures using Ti alloy (Ti-6Al-4V), a lightweight high-strength alloy material, is rapidly increasing due to the weight reduction of aircraft. However, high-strength materials such as Ti alloys require high energy for cutting and are classified as difficult-to-cut materials. Also, research on Laser Assisted Machining (hereinafter referred to as LAM), a cutting processing technology that utilizes improved machinability, is being actively researched. Therefore, in this paper, in order to confirm the proper temperature distribution using a laser, the finite element method is used to determine the temperature distribution according to the calorific value condition to derive the appropriate condition, and the thermal load generated at this time is used as a structural analysis. It is intended to be used as basic data for LAM processing conditions by measuring the amount of residual stress and thermal deformation caused by heat.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.48
no.4
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pp.219-224
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2022
Objectives: There have been few studies to date on the residual effect of bisphosphonate. This study investigated the radiographic changes of mandibular cortical thickness upon bisphosphonate drug holiday. Materials and Methods: This retrospective study includes 36 patients diagnosed with MRONJ (medication-related osteonecrosis of the jaw) at Ajou University Dental Hospital in 2010-2021. All patients stopped taking bisphosphonate under consultation with the prescribing physicians. Panoramic radiographs were taken at the start of discontinuation (T0), 12 months after (T1), and 18 months after (T2) discontinuation of bisphosphonate, respectively. Mental index and panoramic mandibular index were calculated using Ledgerton's method. Paired t-tests were used to analyze differences over time. Results: The difference in indices (mental index and panoramic mandibular index) between T0 and T1 was not statistically significant (paired t-test, P>0.05). However, the difference in these indices between T1 and T2 was statistically significant (paired t-test, P<0.05). Conclusion: The cortical thickness of the mandible decreased in the late stage (after 18 months) as observed by panoramic radiograph.
After an emergency shutdown of a lead-bismuth fast reactor, thermal stratification occurs in the upper Plenum, which negatively impacts the integrity of the reactor structure and the residual heat removal capacity of natural circulation flow. The research on thermal stratification of reactors has mainly been conducted using an experimental method, a system program, and computational fluid dynamics (CFD). However, the equipment required for the experimental method is expensive, accuracy of the system program is unpredictable, and resources and time required for the CFD approach are extensive. To overcome the defects of thermal stratification analysis, a high-precision full-order thermal stratification model based on CFD technology is prepared in this study. Furthermore, a reduced-order model has been developed by combining proper orthogonal decomposition (POD) with Galerkin projection. A comparative analysis of thermal stratification with the proposed full-order model reveals that the reduced-order thermal stratification model can well simulate the temperature distribution in the upper plenum and rapidly elucidate the thermal stratification interface characteristics during the lead-bismuth fast reactor accident. Overall, this study provides an analytical tool for determining the thermal stratification mechanism and reducing thermal stratification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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