Methods for the analysis of two dimensional measurement data of paper web

This work is devoted to the problem of reconstructing the basis weight structure at paper web with black{box techniques. The data that is analyzed comes from a real paper machine and is collected by an o®-line scanner. The principal mathematical tool used in this work is Autoregressive Moving Average (ARMA) modelling. When coupled with the Discrete Fourier Transform (DFT), it gives a very flexible and interesting tool for analyzing properties of the paper web. Both ARMA and DFT are independently used to represent the given signal in a simplified version of our algorithm, but the final goal is to combine the two together. Ljung-Box Q-statistic lack-of-fit test combined with the Root Mean Squared Error coefficient gives a tool to separate significant signals from noise.

Quantile Estimation in Non-Stationary Streaming Data

We provide an incremental quantile estimator for Non-stationary Streaming Data. We propose a method for simultaneous estimation of multiple quantiles corresponding to the given probability levels from streaming data. Due to the limitations of the memory, it is not feasible to compute the quantiles by storing the data. So estimating the quantiles as the data pass by is the only possibility. This can be effective in network measurement. To provide the minimum of the mean-squared error of the estimation, we use parabolic approximation and for comparison we simulate the results for different number of runs and using both linear and parabolic approximations.

Numerical Simulation of Stochastic Di erential Equations

Stochastic differential equation (SDE) is a differential equation in which some of the terms and its solution are stochastic processes. SDEs play a central role in modeling physical systems like finance, Biology, Engineering, to mention some. In modeling process, the computation of the trajectories (sample paths) of solutions to SDEs is very important. However, the exact solution to a SDE is generally difficult to obtain due to non-differentiability character of realizations of the Brownian motion. There exist approximation methods of solutions of SDE. The solutions will be continuous stochastic processes that represent diffusive dynamics, a common modeling assumption for financial, Biology, physical, environmental systems. This Masters' thesis is an introduction and survey of numerical solution methods for stochastic differential equations. Standard numerical methods, local linearization methods and filtering methods are well described. We compute the root mean square errors for each method from which we propose a better numerical scheme. Stochastic differential equations can be formulated from a given ordinary differential equations. In this thesis, we describe two kind of formulations: parametric and non-parametric techniques. The formulation is based on epidemiological SEIR model. This methods have a tendency of increasing parameters in the constructed SDEs, hence, it requires more data. We compare the two techniques numerically.

Forecasting of wind speeds and directions with artificial neural networks

In this master’s thesis, wind speeds and directions were modeled with the aim of developing suitable models for hourly, daily, weekly and monthly forecasting. Artificial Neural Networks implemented in MATLAB software were used to perform the forecasts. Three main types of artificial neural network were built, namely: Feed forward neural networks, Jordan Elman neural networks and Cascade forward neural networks. Four sub models of each of these neural networks were also built, corresponding to the four forecast horizons, for both wind speeds and directions. A single neural network topology was used for each of the forecast horizons, regardless of the model type. All the models were then trained with real data of wind speeds and directions collected over a period of two years in the municipal region of Puumala in Finland. Only 70% of the data was used for training, validation and testing of the models, while the second last 15% of the data was presented to the trained models for verification. The model outputs were then compared to the last 15% of the original data, by measuring the mean square errors and sum square errors between them. Based on the results, the feed forward networks returned the lowest generalization errors for hourly, weekly and monthly forecasts of wind speeds; Jordan Elman networks returned the lowest errors when used for forecasting of daily wind speeds. Cascade forward networks gave the lowest errors when used for forecasting daily, weekly and monthly wind directions; Jordan Elman networks returned the lowest errors when used for hourly forecasting. The errors were relatively low during training of the models, but shot up upon simulation with new inputs. In addition, a combination of hyperbolic tangent transfer functions for both hidden and output layers returned better results compared to other combinations of transfer functions. In general, wind speeds were more predictable as compared to wind directions, opening up opportunities for further research into building better models for wind direction forecasting.

Comparing simulation methods for modelling the errors of stand inventory data

Abstract

Empirical errors of small area estimates from the multisource National Forest Inventory in Eastern Finland

Abstract

Oops! Another medication error : a literature review of contributing factors and methods to prevent medication errors

The purpose of this bachelor's thesis was to chart scientific research articles to present contributing factors to medication errors done by nurses in a hospital setting, and introduce methods to prevent medication errors. Additionally, international and Finnish research was combined and findings were reflected in relation to the Finnish health care system. Literature review was conducted out of 23 scientific articles. Data was searched systematically from CINAHL, MEDIC and MEDLINE databases, and also manually. Literature was analysed and the findings combined using inductive content analysis. Findings revealed that both organisational and individual factors contributed to medication errors. High workload, communication breakdowns, unsuitable working environment, distractions and interruptions, and similar medication products were identified as organisational factors. Individual factors included nurses' inability to follow protocol, inadequate knowledge of medications and personal qualities of the nurse. Developing and improving the physical environment, error reporting, and medication management protocols were emphasised as methods to prevent medication errors. Investing to the staff's competence and well-being was also identified as a prevention method. The number of Finnish articles was small, and therefore the applicability of the findings to Finland is difficult to assess. However, the findings seem to fit to the Finnish health care system relatively well. Further research is needed to identify those factors that contribute to medication errors in Finland. This is a necessity for the development of methods to prevent medication errors that fit in to the Finnish health care system.

Covariance Matrix Estimation and Mean-Variance Optimization in application to International Diversification

Tutkimus keskittyy kansainväliseen hajauttamiseen suomalaisen sijoittajan näkökulmasta. Tutkimuksen toinen tavoite on selvittää tehostavatko uudet kovarianssimatriisiestimaattorit minimivarianssiportfolion optimointiprosessia. Tavallisen otoskovarianssimatriisin lisäksi optimoinnissa käytetään kahta kutistusestimaattoria ja joustavaa monimuuttuja-GARCH(1,1)-mallia. Tutkimusaineisto koostuu Dow Jonesin toimialaindekseistä ja OMX-H:n portfolioindeksistä. Kansainvälinen hajautusstrategia on toteutettu käyttäen toimialalähestymistapaa ja portfoliota optimoidaan käyttäen kahtatoista komponenttia. Tutkimusaieisto kattaa vuodet 1996-2005 eli 120 kuukausittaista havaintoa. Muodostettujen portfolioiden suorituskykyä mitataan Sharpen indeksillä. Tutkimustulosten mukaan kansainvälisesti hajautettujen investointien ja kotimaisen portfolion riskikorjattujen tuottojen välillä ei ole tilastollisesti merkitsevää eroa. Myöskään uusien kovarianssimatriisiestimaattoreiden käytöstä ei synnytilastollisesti merkitsevää lisäarvoa verrattuna otoskovarianssimatrisiin perustuvaan portfolion optimointiin.

Origins of production errors and significance of employee empowerment in reducing production error amount in sheet metal fabricating industry

The market place of the twenty-first century will demand that manufacturing assumes a crucial role in a new competitive field. Two potential resources in the area of manufacturing are advanced manufacturing technology (AMT) and empowered employees. Surveys in Finland have shown the need to invest in the new AMT in the Finnish sheet metal industry in the 1990's. In this run the focus has been on hard technology and less attention is paid to the utilization of human resources. In manymanufacturing companies an appreciable portion of the profit within reach is wasted due to poor quality of planning and workmanship. The production flow production error distribution of the sheet metal part based constructions is inspectedin this thesis. The objective of the thesis is to analyze the origins of production errors in the production flow of sheet metal based constructions. Also the employee empowerment is investigated in theory and the meaning of the employee empowerment in reducing the overall production error amount is discussed in this thesis. This study is most relevant to the sheet metal part fabricating industrywhich produces sheet metal part based constructions for electronics and telecommunication industry. This study concentrates on the manufacturing function of a company and is based on a field study carried out in five Finnish case factories. In each studied case factory the most delicate work phases for production errors were detected. It can be assumed that most of the production errors are caused in manually operated work phases and in mass production work phases. However, no common theme in collected production error data for production error distribution in the production flow can be found. Most important finding was still that most of the production errors in each case factory studied belong to the 'human activity based errors-category'. This result indicates that most of the problemsin the production flow are related to employees or work organization. Development activities must therefore be focused to the development of employee skills orto the development of work organization. Employee empowerment gives the right tools and methods to achieve this.

Development of a PC Tool for Estimating Pressure Drops in Forced-convection Boiler Tubes

Kaksifaasivirtauksen kuvaamiseen käytettävät mallit, ja menetelmät kaksifaasivirtauksen painehäviön määrittämiseksi kehittyvät yhä monimutkaisimmiksi. Höyrystinputkissa tapahtuvien painehäviöiden arvioinnin vaatiman laskennan suorittamiseksi tietokoneohjelman kehittäminen on välttämätöntä. Tässä työssä on kehitetty itsenäinen PC-ohjelma painehäviöiden arvioimiseksi pakotetulle konvektiovirtaukselle pystysuorissa höyrykattilan höyrystinputkissa. Veden ja vesihöyryn aineominaisuuksien laskentaan käytetään IAPWS-IF97 –yhtälökokoelmaa sekä muita tarvittavia IAPWS:n suosittelemia yhtälöitä. Höyrystinputkessa kulloinkin vallitsevan virtausmuodon määrittämiseen käytetään sovelluskelpoisia virtausmuotojen välisiä rajoja kuvaavia yhtälöitä. Ohjelmassa käytetään painehäviön määritykseen kirjallisuudessa julkaistuja yhtälöitä, virtausmuodosta riippuen, alijäähtyneelle virtaukselle, kupla-, tulppa- ja rengasvirtaukselle sekä tulistetun höyryn virtaukselle. Ohjelman laskemia painehäviöarvioita verrattiin kirjallisuudesta valittuihin mittaustuloksiin. Laskettujen painehäviöiden virhe vaihteli välillä –19.5 ja +23.9 %. Virheiden itseisarvojen keskiarvo oli 12.8 %.

Paikkatiedon kerääminen ja hyödyntäminen WLAN-verkossa

Työn teoriaosuudessa tutustutaan ensin yleisimpiin paikannusmenetelmiin. Käsiteltävänä ovat GPS-satelliittipaikannus sekä radiosoluverkkojen paikannusmenetelmät solupaikannuksesta monimutkaisempiin signaalin ominaisuuksia tutkiviin menetelmiin. Teoriaosuudessa käsitellään myös IEEE 802.11 –standardin PHY- ja MAC-kerrosten toimintaa sekä WLAN-verkon siirtotien ominaisuuksia paikannuksen kannalta. Ennen paikannusjärjestelmän toteuttamista työssä esitellään menetelmiä ja tuloksia muista tutkimuksista samalta tutkimusalueelta. Työssä toteutetaan paikannusjärjestelmä sekä solupaikannusta että signaalitasopaikannusta hyödyntäen. Solupaikannusjärjestelmälle määritellään palvelurajapinta, jonka kautta paikannuspalvelua voidaan hyödyntää muissa palveluissa. Kaksi paikannuspalvelun päälle luotua palvelua esitellään lyhyesti malliesimerkkeinä. Signaalitasopaikannuksen osalta kuvataan kaksi menetelmään kuuluvaa vaihetta ja yksittäisten komponenttien toiminta näissä vaiheissa. Paikannusmenetelmien tarkkuutta tutkitaan mittausten avulla ja testituloksista muodostetaan paikannustarkkuutta kuvaavat tilastot. Solupaikannuksen keskimääräinen virhe on ±50 metriä. Vastaavasti signaalitasopaikannuksen virhe on ±4 metriä ja parannettua algoritmia käyttäen ±3 metriä.

Kohinan poisto spektrikuvista epälineaaristen suodattimien avulla

Tietokoneiden vuosi vuodelta kasvanut prosessointikyky mahdollistaa spektrikuvien hyö- dyntämisen harmaasävy- ja RGB-värikuvien sijaan yhä useampien ongelmien ratkaisemi- sessa. Valitettavasti häiriöiden suodatuksen tutkimus on jäänyt jälkeen tästä kehityksestä. Useimmat menetelmät on testattu vain harmaasävy- tai RGB-värikuvien yhteydessä, mut- ta niiden toimivuutta ei ole testattu spektrikuvien suhteen. Tässä diplomityössä tutkitaan erilaisia menetelmiä bittivirheiden poistamisessa spektrikuvista. Uutena menetelmänä työssä käytetään kuutiomediaanisuodatinta ja monivaiheista kuutio- mediaanisuodatinta. Muita tutkittuja menetelmiä olivat vektorimediaanisuodatus, moni- vaiheinen vektorimediaanisuodatus, sekä rajattu keskiarvosuodatus. Kuutiosuodattimilla pyrittiin hyödyntämään spektrikuvien kaistojen välillä olevaa korrelaatiota ja niillä pääs- tiinkin kokonaisuuden kannalta parhaisiin tuloksiin. Kaikkien suodattimien toimintaa tutkittiin kahdella eri 224 komponenttisella spektriku- valla lisäämällä kuviin satunnaisia bittivirheitä.