A Support Vector Regression Approach to Predict Carbon Dioxide Exchange

In this study, a new monitoring system for carbon dioxide exchange is presented. The mission of the intelligent environment presented in this work, is to globally monitor the interaction between the ocean’s surface and the atmosphere, facilitating the work of oceanographers. This paper proposes a hybrid intelligent system integrates case-based reasoning (CBR) and support vector regression (SVR) characterised for their efficiency for data processing and knowledge extraction. Results have demonstrated that the system accurately predicts the evolution of the carbon dioxide exchange

Estimasi Konsentrasi PM10 Menggunakan Support Vector Regression

PM10 berkontribusi terhadap polusi udara pada saat kejadian kabut asap di musim kemarau dengan salah satu sumber utamanya adalah pembakaran biomassa. Pada saat musim kemarau, terdapat banyak kegiatan pembersihan lahan di Mempawah untuk persiapan masa tanam yang Sebagian besar dilakukan dengan pembakaran sisa tanaman. Sebagai salah satu polutan utama yang dapat memengaruhi kesehatan manusia, maka estimasi konsentrasi PM10 sangat penting untuk dilakukan. Tujuan dari penelitian ini untuk melakukan estimasi konsentrasi PM10 di Mempawah tahun 2019 menggunakan Support Vector Regression (SVR) berdasarkan data PM10 dan variabel meteorologi seperti curah hujan, kelembaban, suhu, tekanan permukaan laut dan kecepatan angin dari Stasiun Klimatologi Mempawah dengan periode latih tahun 2016 hingga 2018. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa estimasi konsentrasi PM10 menggunakan SVR berdasarkan parameter cuaca dapat menggambarkan variabilitas konsentrasi harian PM10 di Mempawah dengan baik, terkecuali saat terjadi kenaikan konsentrasi yang sangat tinggi yang mungkin dipengaruhi oleh faktor antropogenik. Selain itu, berdasarkan verifikasi, RMSE yang dihasilkan model estimasi hampir sama dengan nilai standar deviasi observasinya.

Performance Comparison Between Support Vector Regression and Artificial Neural Network for Prediction of Oil Palm Production

The largest region that produces oil palm in Indonesia has an important role in improving the welfare of society and economy. Oil palm has increased significantly in Riau Province in every period, to determine the production development for the next few years with the functions and benefits of oil palm carried prediction production results that were seen from time series data last 8 years (2005-2013). In its prediction implementation, it was done by comparing the performance of Support Vector Regression (SVR) method and Artificial Neural Network (ANN). From the experiment, SVR produced the best model compared with ANN. It is indicated by the correlation coefficient of 95% and 6% for MSE in the kernel Radial Basis Function (RBF), whereas ANN produced only 74% for R2 and 9% for MSE on the 8th experiment with hiden neuron 20 and learning rate 0,1. SVR model generates predictions for next 3 years which increased between 3% - 6% from actual data and RBF model predictions

Carbon Dioxide Emission Prediction Using Support Vector Machine

In this paper, the SVM model was proposed for predict expenditure of carbon (CO2) emission. The energy consumption such as electrical energy and burning coal is input variable that affect directly increasing of CO2 emissions were conducted to built the model. Our objective is to monitor the CO2 emission based on the electrical energy and burning coal used from the production process. The data electrical energy and burning coal used were obtained from Alcohol Industry in order to training and testing the models. It divided by cross-validation technique into 90% of training data and 10% of testing data. To find the optimal parameters of SVM model was used the trial and error approach on the experiment by adjusting C parameters and Epsilon. The result shows that the SVM model has an optimal parameter on C parameters 0.1 and 0 Epsilon. To measure the error of the model by using Root Mean Square Error (RMSE) with error value as 0.004. The smallest error of the model represents more accurately prediction. As a practice, this paper was contributing for an executive manager in making the effective decision for the business operation were monitoring expenditure of CO2 emission

Оптимізація процесів розподілу енергії в системах з локальними джерелами генерування та акумулювання

Магістерська дисертація присвячена розробці алгоритму, згідно якого,з метою зниження втрат активної потужності буде здійснюватися у реальному часі реконфігурація розподільної мережі, в складі якої є джерела розподіленої генерації. Для прийняття рішень по зміні топології мережі розроблено модель адаптивного прогнозування, яка на кожному кроці прогнозування обирає модель, що показала найкращу точність на попередньому кроці і яка враховує наявної інформації відносно електричного навантаження. Методика вибору оптимальної конфігурації мережі була розроблена на основі класичної задачі вибору місць розмикання, але окрім мети керування режимом в режимі реального часу було враховано наявність в мережі джерел розподіленої генерації. В якості моделей прогнозування було обрано методи машинного навчання (для випадку достатньої інформаційної забезпеченості) і метод нечітких часових рядів (для випадку недостатньої інформаційної забезпеченості). В результаті досліджено було визначено, що застосування алгоритму реконфігурації позитивно впливає на зниження втрат потужності і електричної енергії в мережі і він може використовуватисяоперативним персоналоменергетичних компаній. Очікується, що результати досліджень суттєво сприятимуть подальшому розвитку задачі управління режимами розподільних мереж в реальному часі.The master's thesis is devoted to the development of an algorithm according to which the real-time distribution network will be reconfigured, which includes distributed generation sources in order to reduce active power losses. To make decisions on changing the network topology, an adaptive forecasting model has been developed, which at each step of forecasting selects the model that showed the best accuracy and which takes into account the degree of information security according to the electrical load. The method of selecting the optimal network configuration was developed on the basis of the classical problem of selecting break points, but for the real-time control problem, the availability of distributed generation sources was taken into account. Machine learning methods (for the case of sufficient information security) and the method of fuzzy time series (for the case of insufficient information security) were chosen as forecasting models. As a result, it was investigated that the application of the reconfiguration algorithm has a positive effect on reducing power losses in the network and can be used for control personnel of substations. It is expected that the results of the research will significantly contribute to the further development of the task of managing the modes of distribution networks in real time