I
n
d
on
e
s
i
an
Jo
u
r
n
al
o
f
El
e
c
t
r
i
c
al
En
gi
n
e
e
r
i
n
g
an
d
C
o
m
p
u
te
r
S
c
i
e
n
c
e
V
o
l
.
17
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
20
20
,
pp.
1
2
15
~
12
23
IS
S
N
:
2502
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
1
7
.i
3
.
pp
121
5
-
1223
1215
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
j
e
e
c
s
.
i
a
e
s
c
or
e
.
c
om
Pr
e
d
i
c
t
i
o
n
o
f
e
n
e
r
g
y
c
o
n
su
m
p
t
i
o
n
u
si
n
g
r
e
c
u
r
r
e
n
t
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
s (R
N
N
)
a
n
d
n
o
n
l
i
n
e
a
r
a
u
t
o
r
e
g
r
e
ss
i
v
e
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
w
i
t
h
e
x
t
e
r
n
a
l
i
n
p
u
t
(
N
A
R
X
)
Wan
M
u
h
amm
ad
Zafr
i
Wan
Y
ah
aya
,
F
ad
h
l
an
H
af
i
z
h
e
l
m
i
K
am
ar
u
Zam
an
,
M
o
h
d
F
u
ad
A
b
d
u
l
Lati
p
F
a
c
ul
t
y
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
,
M
a
l
a
y
s
i
a
A
r
ti
c
l
e
I
n
fo
A
B
S
TR
A
C
T
Ar
t
i
c
l
e
h
i
s
t
or
y
:
R
e
c
e
i
v
e
d
M
a
y
18
,
2019
R
e
v
i
s
e
d
A
ug
19
,
2019
A
c
c
e
pt
e
d
S
e
p
3
,
201
9
R
e
c
ur
r
e
nt
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
ks
(
R
N
N
)
a
nd
N
o
nl
i
ne
a
r
A
ut
o
r
e
g
r
e
s
s
i
v
e
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k
w
i
t
h
E
x
t
e
r
na
l
I
nput
(
N
A
R
X
)
a
r
e
r
e
c
e
n
t
l
y
a
ppl
i
e
d
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
ng
e
ne
r
g
y
c
o
ns
um
pt
i
o
n.
E
n
e
r
g
y
c
o
ns
um
pt
i
o
n
pr
e
di
c
t
i
o
n
f
o
r
de
pt
h
a
na
l
y
s
i
s
o
f
ho
w
e
l
e
c
t
r
i
c
a
l
e
ne
r
gy
c
o
ns
um
pt
i
o
n
i
s
m
a
n
a
g
e
d
o
n
T
o
w
e
r
2
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
B
ui
l
di
ng
i
s
c
r
i
t
i
c
a
l
i
n
o
r
de
r
t
o
r
e
d
uc
e
t
h
e
e
n
e
r
g
y
us
a
g
e
a
nd
t
h
e
o
pe
r
a
t
i
o
na
l
c
o
s
t
.
P
r
e
d
i
c
t
i
o
n
o
f
e
ne
r
gy
c
o
ns
um
pt
i
o
n
i
n
t
h
i
s
bu
i
l
di
ng
w
i
l
l
b
r
i
ng
g
r
e
a
t
be
ne
f
i
t
s
t
o
t
he
F
a
c
ul
t
y
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
U
i
T
M
S
ha
h
A
l
a
m
.
I
n
t
hi
s
w
o
r
k,
w
e
p
r
e
s
e
nt
t
he
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
s
t
udy
o
n
t
he
p
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
f
pr
e
di
c
t
i
o
n
o
f
e
ne
r
g
y
c
o
ns
um
pt
i
o
n
i
n
T
o
w
e
r
2
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
B
ui
l
di
ng
us
i
ng
R
N
N
a
nd
N
A
R
X
m
e
t
ho
d.
T
he
m
o
de
l
o
f
R
N
N
a
nd
N
A
R
X
a
r
e
t
r
a
i
ne
d
u
s
i
ng
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
e
d
us
i
ng
s
m
a
r
t
m
e
t
e
r
s
i
n
s
t
a
l
l
e
d
i
ns
i
de
t
he
bu
i
l
di
ng
.
T
he
r
e
s
ul
t
s
a
f
t
e
r
t
r
a
i
n
i
ng
a
nd
t
e
s
t
i
ng
us
i
ng
R
N
N
a
nd
N
A
R
X
s
ho
w
t
ha
t
by
us
i
ng
t
he
r
e
c
o
r
de
d
da
t
a
w
e
c
a
n
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
pr
e
di
c
t
t
h
e
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
um
pt
i
o
n
i
n
t
h
e
bui
l
d
i
ng
.
W
e
a
l
s
o
s
ho
w
t
ha
t
R
N
N
m
o
de
l
t
r
a
i
ne
d
w
i
t
h
no
r
m
a
l
i
z
e
d
da
t
a
p
e
r
f
o
r
m
s
be
t
t
e
r
t
ha
n
N
A
R
X
m
o
de
l
.
Ke
y
w
or
ds
:
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
nt
e
l
l
i
ge
n
c
e
E
n
e
rgy
c
o
n
s
um
pt
i
o
n
E
n
e
rgy
pr
e
di
c
t
i
o
n
N
A
R
X
R
N
N
C
opy
r
i
gh
t
©
2020
I
n
s
t
i
t
ut
e
o
f
A
dv
anc
e
d
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
S
c
i
e
nc
e
.
A
l
l
r
i
gh
t
s
r
e
s
e
r
v
e
d
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
F
a
d
h
l
a
n
H
a
f
i
z
h
e
l
m
i
K
a
m
a
r
u
Z
a
m
a
n,
F
a
c
ul
t
y
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
n
g
i
n
e
e
ri
n
g,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kn
o
l
o
gi
M
A
R
A
,
40450
S
ha
h
A
l
a
m
,
S
e
l
a
n
go
r,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
E
m
a
i
l
:
f
a
dhl
a
n@
s
a
l
a
m
.
ui
t
m
.
e
du.
m
y
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
T
h
e
po
pul
a
t
i
o
n
ra
t
e
o
f
h
um
a
n
s
a
r
o
u
n
d
t
h
e
w
o
r
l
d
a
r
e
g
r
o
w
i
n
g
r
a
pi
d
l
y
e
v
e
r
y
y
e
a
r
.
T
h
e
s
e
ph
e
n
o
m
e
n
a
w
i
l
l
pe
n
e
t
ra
t
e
t
h
e
i
n
c
r
e
a
s
i
ng
i
n
t
h
e
de
v
e
l
o
pm
e
n
t
a
n
d
c
o
n
s
t
r
uc
t
i
o
n
o
f
b
ui
l
di
ng
t
o
f
ul
f
i
l
l
h
u
m
a
n
de
s
i
r
e
[1]
.
T
h
i
s
r
i
s
e
a
l
s
o
a
ff
e
c
t
s
t
h
e
e
l
e
c
t
r
i
c
a
l
e
n
e
r
gy
c
o
n
s
um
pt
i
o
n
a
m
o
n
g
h
u
m
a
n
s
.
T
hus
,
c
o
n
c
e
rn
s
of
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
um
pt
i
o
n
ha
v
e
b
e
e
n
put
i
n
t
o
a
hi
g
h
c
o
n
s
i
de
r
a
t
i
o
n
r
e
c
e
n
t
l
y
i
n
M
a
l
a
y
s
i
a
.
T
h
e
e
n
e
r
gy
c
o
n
s
um
pt
i
o
n
i
s
n
e
c
e
s
s
a
r
y
t
o
be
pr
e
di
c
t
e
d
t
o
a
c
hi
e
v
e
e
n
e
r
gy
c
o
n
s
e
r
v
a
t
i
v
e
a
n
d
r
e
duc
e
t
h
e
c
o
s
t
[2
-
3]
.
O
n
t
h
e
o
t
h
e
r
ha
n
ds
,
a
c
o
r
r
e
c
t
p
r
e
di
c
t
i
o
n
o
f
e
n
e
r
gy
c
a
n
b
e
us
e
d
fo
r
t
h
e
f
ut
u
r
e
pl
a
n
s
a
n
d
p
r
o
v
i
de
s
e
c
ur
i
t
y
fo
r
t
h
e
po
w
e
r
s
y
s
t
e
m
.
T
h
e
pu
r
po
s
e
of
d
o
i
n
g
t
h
i
s
s
t
udy
o
n
c
o
n
s
um
p
t
i
o
n
o
f
e
n
e
r
gy
i
s
t
o
m
i
n
i
m
i
z
e
us
e
d
o
f
e
n
e
r
gy
dur
i
ng
t
h
e
c
r
i
t
i
c
a
l
t
i
m
e
[4
-
5]
.
O
t
h
e
r
t
ha
n
t
ha
t
,
t
h
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n
e
n
e
r
g
y
i
n
b
ui
l
di
n
gs
i
s
v
e
r
y
i
m
po
r
t
a
nt
t
o
ob
t
a
i
n
E
c
o
n
o
m
i
c
a
l
a
n
d
e
n
v
i
r
o
n
m
e
n
t
a
l
b
e
n
e
f
i
t
s
It
i
s
a
l
s
o
i
m
po
r
t
a
n
t
t
o
r
e
duc
e
G
r
e
e
nh
o
us
e
ga
s
e
m
i
s
s
i
o
n
s
(G
H
G
)
s
uc
h
a
s
c
a
r
b
o
n
di
o
xi
de
e
m
i
s
s
i
o
n
s
[6
-
8]
t
ha
t
c
a
n
b
e
c
o
n
s
i
de
r
e
d
a
s
t
h
e
m
a
i
n
c
a
us
e
s
of
gl
o
b
a
l
w
a
r
m
i
n
g
[9]
.
S
e
v
e
r
a
l
m
e
t
h
o
ds
f
o
r
pr
e
di
c
t
i
o
n
s
h
a
v
e
be
e
n
us
e
d
t
o
s
o
l
v
e
t
h
e
l
o
a
d
pr
e
di
c
t
i
n
g
p
r
o
b
l
e
m
.
T
h
e
s
e
m
e
t
h
o
ds
c
a
n
b
e
c
a
t
e
g
o
r
i
z
e
d
i
nt
o
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
a
nd
f
a
c
t
o
r
a
na
l
y
s
i
s
[10].
T
hi
s
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
i
s
us
e
d
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
hi
s
t
o
r
i
c
a
l
l
o
a
d
da
t
a
.
T
h
e
f
a
c
t
o
r
a
n
a
l
y
s
i
s
i
s
b
a
s
e
d
o
n
s
e
v
e
r
a
l
f
a
c
t
o
r
s
t
ha
t
c
a
n
a
f
f
e
c
t
t
h
e
e
n
e
r
gy
c
o
n
s
um
pt
i
o
n
.
S
o
m
e
of
t
h
e
f
a
c
t
o
r
s
a
r
e
w
e
a
t
h
e
r,
n
u
m
b
e
r
s
of
h
u
m
a
n
i
n
t
h
e
b
ui
l
di
n
g
a
nd
h
u
m
a
n
b
e
h
a
v
i
o
r.
H
ow
e
ve
r
,
t
h
e
f
a
c
t
o
r
a
n
a
l
y
s
i
s
i
s
n
o
t
e
a
s
y
t
o
b
e
i
m
pl
e
m
e
nt
e
d
due
t
o
t
h
e
f
a
c
t
o
r
s
r
e
l
a
t
e
d
a
r
e
ha
r
d
t
o
b
e
c
a
t
e
r
t
o
t
h
e
e
n
e
r
gy
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n.
S
t
udi
e
s
o
n
t
h
e
e
l
e
c
t
ri
c
a
l
e
n
e
r
gy
c
o
n
s
um
p
t
i
o
n
p
r
e
di
c
t
i
o
n
ha
s
b
e
e
n
do
n
e
by
n
um
e
r
o
us
m
e
t
h
o
ds
t
h
a
t
c
a
n
b
e
c
a
t
e
go
r
i
z
e
d
i
n
t
o
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
l
l
i
ge
n
c
e
(A
I)
m
e
t
ho
ds
a
s
w
e
l
l
a
s
o
t
h
e
r
s
c
o
n
v
e
n
t
i
o
n
a
l
m
e
t
h
o
ds
.
Co
n
v
e
n
t
i
o
n
a
l
m
e
t
h
o
ds
pr
o
n
e
t
o
be
h
i
g
h
e
r
i
n
e
rr
o
r
a
n
d
l
e
s
s
a
c
c
ur
a
c
y
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
A
I
m
e
t
h
o
ds
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
17
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
20
20
:
1
2
1
5
-
1
2
2
3
1216
Co
n
v
e
n
t
i
o
n
a
l
m
e
t
h
o
ds
c
o
n
s
i
s
t
o
f
t
hr
e
e
s
t
a
ge
s
w
h
i
c
h
i
n
c
l
u
de
s
i
n
pu
t
l
a
y
e
r
,
hi
dde
n
l
a
y
e
r
a
n
d
o
ut
pu
t
l
a
y
e
r
.
T
h
i
s
c
o
n
v
e
n
t
i
o
n
a
l
m
e
t
h
o
d
o
n
l
y
a
l
l
o
w
s
o
n
e
-
w
a
y
di
r
e
c
t
i
o
n
f
o
r
s
i
gna
l
s
t
o
t
r
a
v
e
l
f
r
o
m
i
n
pu
t
t
o
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
a
n
d
t
h
e
n
t
o
t
h
e
o
ut
pu
t
.
T
h
e
r
e
i
s
n
o
f
e
e
d
b
a
c
k
o
r
l
o
o
ps
[10].
I
t
i
s
a
s
t
r
a
i
g
h
t
f
o
r
w
a
rd
m
e
t
h
o
d
t
ha
t
o
n
l
y
i
n
v
o
l
v
e
s
i
n
put
a
n
d
o
ut
p
ut
t
hr
o
ug
h
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
.
T
h
e
A
I
m
e
t
h
o
ds
a
r
e
c
urr
e
nt
l
y
m
o
r
e
a
dv
a
n
c
e
t
h
a
n
t
h
e
c
o
n
v
e
n
t
i
o
na
l
m
e
t
h
o
ds
due
t
o
t
h
e
a
b
i
l
i
t
y
t
o
s
o
l
ve
l
o
t
s
of
pr
o
b
l
e
m
s
t
h
a
t
h
a
ppe
n
n
o
w
a
da
y
s
.
T
h
e
r
e
a
r
e
n
u
m
e
r
o
us
p
r
e
di
c
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
s
uc
h
a
s
A
rt
i
f
i
c
i
a
l
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k
(A
N
N
),
B
a
y
e
s
i
a
n
B
e
l
i
e
f
N
e
t
w
o
r
k
(B
B
N
),
F
uz
z
y
L
o
gi
c
a
n
d
R
e
c
ur
r
e
n
t
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
ks
(R
N
N
s
)
[11].
M
o
r
e
r
e
c
e
nt
l
y
,
t
h
e
A
N
N
ha
s
e
m
p
l
oy
e
d
a
d
e
e
pe
r
a
r
c
h
i
t
e
c
t
u
r
e
c
a
l
l
e
d
D
e
e
p
L
a
y
e
r
e
d
N
e
ura
l
N
e
t
w
o
r
k
(D
L
N
N
)
w
h
i
c
h
h
a
s
b
e
e
n
us
e
d
w
i
de
l
y
i
n
m
a
n
y
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
s
[12
-
1
5].
S
e
ve
r
a
l
r
e
v
i
e
w
s
o
n
t
h
e
m
e
t
h
o
ds
fo
r
fo
r
e
c
a
s
t
i
n
g
e
n
e
r
gy
us
i
n
g
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
n
t
e
l
l
i
ge
n
c
e
h
a
v
e
be
e
n
m
a
de
.
R
e
c
e
n
t
l
y
,
s
e
ve
r
a
l
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
s
t
udy
a
bo
ut
t
h
e
s
h
o
rt
-
t
e
r
m
f
o
re
c
a
s
t
i
ng
o
f
e
l
e
c
t
r
i
c
i
t
y
c
o
n
s
um
p
t
i
o
n
s
i
n
P
a
l
e
s
t
i
n
e
us
i
n
g
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
N
e
u
ra
l
N
e
t
w
o
r
ks
(A
N
N
)
[16]
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
w
h
e
n
us
i
n
g
t
hi
s
m
e
t
h
o
d
s
h
o
w
s
t
h
a
t
i
t
i
s
c
a
t
e
go
r
i
z
e
d
a
s
a
v
e
r
y
i
m
po
r
t
a
n
t
t
o
o
l
t
o
pe
r
f
o
r
m
a
go
o
d
pr
e
di
c
t
i
o
n
w
i
t
h
l
e
a
s
t
m
e
a
n
s
qu
a
r
e
e
rr
o
r
a
s
s
h
o
r
t
l
o
a
d
fo
r
e
c
a
s
t
i
n
g
m
o
de
l
.
B
e
s
i
de
s
,
a
r
e
s
e
a
r
c
h
o
n
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
o
n
rura
l
e
n
e
r
gy
c
o
n
s
um
p
t
i
o
n
i
n
H
e
be
i
P
r
o
v
i
n
c
e
i
s
c
a
rri
e
d
o
ut
us
i
ng
G
ra
y
T
h
e
o
r
y
M
o
de
l
[17],
w
hi
l
e
S
uy
o
n
o
e
t
a
l
.
p
r
e
di
c
t
t
h
e
a
v
a
i
l
a
b
i
l
i
t
y
of
s
o
l
a
r
ra
di
a
t
i
o
n
us
i
n
g
t
h
e
E
xt
r
e
m
e
L
e
a
rni
n
g
M
a
c
hi
n
e
(E
L
M
)
[18
].
A
n
o
t
h
e
r
r
e
s
e
a
rc
h
us
e
d
ge
n
e
t
i
c
a
l
go
r
i
t
hm
(G
A
)
a
nd
l
e
a
s
t
s
qua
r
e
s
uppo
r
t
v
e
c
t
o
r
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
(L
S
S
V
R
)
fo
r
fo
r
e
c
a
s
t
i
n
g
c
l
e
a
n
e
n
e
r
gy
c
o
n
s
um
p
t
i
o
n
[19].
B
a
s
e
d
o
n
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h,
GA
-
L
S
S
V
R
i
s
a
n
e
f
fe
c
t
i
ve
m
e
t
h
o
d
t
o
r
e
duc
e
t
h
e
de
gr
e
e
o
f
ov
e
r
-
f
i
t
a
n
d
a
l
s
o
c
a
n
b
e
us
e
d
a
s
o
t
h
e
r
a
l
t
e
rna
t
i
v
e
s
t
o
o
t
h
e
r
c
l
e
a
n
e
n
e
r
gy
c
o
n
s
um
pt
i
o
n
f
o
r
e
c
a
s
t
.
P
a
rt
i
c
l
e
s
w
a
r
m
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
i
s
a
n
o
t
h
e
r
m
e
t
h
o
d
t
ha
t
i
s
us
e
d
t
o
fo
r
e
c
a
s
t
e
n
e
r
gy
de
m
a
n
d
o
f
T
ur
ke
y
[20].
T
h
e
r
e
s
ul
t
o
f
t
h
i
s
re
s
e
a
r
c
h
s
h
o
w
s
t
h
a
t
pa
rt
i
c
l
e
s
w
a
r
m
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
q
ue
gi
v
e
s
b
e
t
t
e
r
f
o
r
e
c
a
s
t
s
t
ha
n
a
nt
c
o
l
o
n
y
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
q
ue
.
2.
R
ES
EA
R
C
H
M
ET
H
O
D
2.
1
.
D
at
a
C
o
l
l
e
c
t
i
o
n
an
d
S
e
l
e
c
ti
o
n
D
a
t
a
o
f
e
n
e
r
gy
c
o
n
s
um
pt
i
o
n
f
r
o
m
t
o
w
e
r
2
e
n
gi
n
e
e
r
i
n
g
b
ui
l
d
i
n
g
i
n
U
i
T
M
S
ha
h
A
l
a
m
w
e
r
e
c
o
l
l
e
c
t
e
d
by
us
i
n
g
s
e
ve
r
a
l
s
m
a
rt
m
e
t
e
r
s
.
D
a
t
a
w
e
r
e
c
o
l
l
e
c
t
e
d
o
n
e
ve
r
y
1
m
i
n
ut
e
f
o
r
a
bo
ut
2
m
o
n
t
h
s
.
S
m
a
rt
m
e
t
e
r
c
a
n
b
e
us
e
d
a
s
t
w
o
w
a
y
s
c
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
n
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
m
e
t
e
r
a
nd
t
he
c
e
n
t
ra
l
t
ha
t
i
s
t
o
c
o
l
l
e
c
t
a
n
d
r
e
c
o
r
d
t
h
e
da
t
a
i
n
r
e
a
l
t
i
m
e
.
D
a
t
a
s
e
l
e
c
t
e
d
m
us
t
b
e
c
h
oo
s
e
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
c
o
n
s
t
r
a
i
nt
t
ha
t
n
e
e
ds
t
o
b
e
us
e
d
fo
r
t
h
i
s
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n.
F
o
r
e
n
e
r
gy
c
o
n
s
um
pt
i
o
n
p
r
e
di
c
t
i
o
n,
2
da
t
a
ha
v
e
b
e
e
n
s
e
l
e
c
t
e
d
a
s
t
h
e
i
n
p
ut
o
f
t
h
e
R
N
N
s
w
h
i
c
h
i
s
t
h
e
v
o
l
t
a
ge
a
n
d
c
u
rr
e
n
t
.
T
h
e
po
w
e
r
da
t
a
ha
s
b
e
e
n
s
e
l
e
c
t
e
d
a
s
t
h
e
o
ut
put
of
t
h
e
R
N
N
s
.
T
h
e
i
nput
a
n
d
o
ut
put
i
n
v
o
l
ve
a
r
e
a
s
s
h
o
w
n
i
n
t
h
e
f
o
r
m
ul
a
:
P
=
I
x
V
w
h
e
r
e
:
P
=
po
w
e
r
i
n
w
a
t
t
(W
)
I
=
c
u
rr
e
nt
i
n
a
m
pe
r
e
(A
)
V
=
v
o
l
t
a
ge
i
n
v
o
l
t
(V
)
T
h
e
i
n
p
ut
a
n
d
o
ut
put
da
t
a
m
us
t
b
e
r
e
l
a
t
e
d
t
o
ge
t
t
h
e
de
s
i
r
e
r
e
s
ul
t
s
o
f
pr
e
di
c
t
i
o
n.
T
h
e
d
a
t
a
us
e
d
f
o
r
t
r
a
i
ni
n
g
i
s
T
ue
s
da
y
da
t
a
c
o
n
s
i
s
t
o
f
1440
o
b
s
e
r
v
a
t
i
o
n
s
o
f
da
t
a
a
n
d
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g
a
l
s
o
c
o
n
s
i
s
t
1
440
o
b
s
e
r
v
a
t
i
o
n
s
.
2.
2
.
A
c
tu
al
an
d
N
o
r
m
al
i
z
e
d
D
ata
T
h
i
s
w
o
r
k
us
e
s
t
w
o
t
y
pe
s
of
da
t
a
t
ha
t
a
r
e
a
c
t
ua
l
da
t
a
o
f
e
n
e
r
gy
c
o
n
s
um
pt
i
o
n
a
n
d
n
o
rm
a
l
i
z
e
d
da
t
a
.
T
h
e
da
t
a
t
h
a
t
h
a
v
e
b
e
e
n
n
o
rm
a
l
i
z
e
d
a
r
e
r
a
nge
d
b
e
t
w
e
e
n
0
t
o
1.
T
h
e
f
o
r
m
ul
a
b
e
l
ow
w
a
s
us
e
d
t
o
pe
r
fo
r
m
t
h
e
n
o
rm
a
l
i
z
a
t
i
o
n
.
_
=
−
(
)
(
)
−
(
)
(1)
2.
3
.
R
e
c
u
r
r
e
n
t
N
e
u
r
al
N
e
tw
o
r
k
s
(R
N
N
)
an
d
N
o
n
l
i
n
e
ar
A
u
t
o
r
e
gr
e
s
s
i
v
e
N
e
u
r
al
N
e
tw
o
r
k
w
i
th
Ex
te
r
n
a
l
I
n
p
u
t
N
A
R
X
R
e
c
e
n
t
l
y
,
t
h
e
r
e
h
a
s
b
e
e
n
c
o
n
s
i
de
r
a
b
l
e
i
nt
e
r
e
s
t
i
n
t
h
e
a
p
pl
i
c
a
t
i
o
n
o
f
r
e
c
urr
e
nt
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
ks
(R
N
N
s
)
a
n
d
N
A
R
X
a
s
m
e
t
h
o
ds
f
o
r
p
r
e
di
c
t
i
o
n
.
R
N
N
a
n
d
N
A
R
X
h
a
s
t
h
e
a
b
i
l
i
t
y
t
o
l
e
a
rn
p
a
t
t
e
rn
s
f
r
o
m
t
h
e
p
a
s
t
r
e
c
o
r
ds
a
nd
a
l
s
o
t
o
ge
n
e
ra
l
i
z
e
a
nd
p
r
o
j
e
c
t
t
h
e
f
ut
u
r
e
l
o
a
d
pa
t
t
e
rn
s
f
o
r
hi
dde
n
da
t
a
.
B
o
t
h
R
N
N
a
n
d
N
A
R
X
a
r
e
n
e
t
w
o
r
ks
w
i
t
h
f
e
e
d
b
a
c
k
c
o
n
n
e
c
t
i
o
n.
It
ha
s
b
e
e
n
pr
o
v
e
d
t
h
a
t
t
h
e
pr
o
po
s
e
d
R
N
N
gi
ve
s
a
r
e
l
a
t
i
v
e
l
y
a
c
c
ur
a
t
e
r
e
s
ul
t
s
f
o
r
p
r
e
di
c
t
i
o
n
[1
,
21
-
22]
.
T
h
i
s
t
e
c
hni
que
i
s
a
ppl
i
c
a
b
l
e
t
o
v
a
r
i
e
t
y
of
pr
o
b
l
e
m
s
uc
h
a
s
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n,
l
a
ngua
ge
m
o
de
l
i
n
g
a
s
w
e
l
l
a
s
t
ra
n
s
l
a
t
i
o
n.
I
n
e
l
e
c
t
r
i
c
a
l
f
i
e
l
d
,
R
N
N
a
nd
N
A
R
X
i
s
c
o
m
m
o
nl
y
us
e
d
fo
r
p
r
e
di
c
t
i
o
n
o
f
e
n
e
r
gy
c
o
n
s
um
p
t
i
o
n,
e
n
e
r
gy
e
ff
i
c
i
e
n
c
i
e
s
a
nd
l
o
a
d
de
m
a
nd.
R
e
c
e
n
t
s
t
udy
t
h
e
R
N
N
a
n
d
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
P
r
e
di
c
t
i
on
of
e
ne
r
g
y
c
ons
um
pt
i
on
us
i
n
g
r
e
c
ur
r
e
n
t
ne
ur
a
l
n
e
t
w
or
k
s
.
.
.
(
W
an
Muham
m
ad
Z
af
r
i
W
an
Y
ah
ay
a
)
1217
N
A
R
X
m
e
t
h
o
d
i
s
de
v
e
l
o
p
e
d
i
n
o
r
de
r
t
o
f
o
r
e
c
a
s
t
t
h
e
e
n
e
r
gy
c
o
n
s
um
pt
i
o
n
i
n
[23
-
2
5].
T
hi
s
m
o
de
l
c
a
n
p
r
e
di
c
t
e
n
e
r
gy
c
o
n
s
um
p
t
i
o
n
a
n
d
w
i
l
l
h
e
l
p
i
n
de
v
e
l
o
pi
n
g
hi
g
hl
y
a
ppl
i
c
a
b
l
e
e
n
e
r
gy
po
l
i
c
i
e
s
i
n
I
r
a
n.
A
n
o
t
h
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
2014
b
y
Ch
e
n
F
a
n
g
us
i
n
g
E
l
m
a
n
R
e
c
urr
e
n
t
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
(E
R
N
N
)
a
ppl
i
e
d
o
n
s
pe
c
i
f
i
c
h
um
i
di
t
y
fo
r
e
c
a
s
t
i
n
g
.
T
hi
s
m
o
de
l
o
f
E
R
N
N
b
ui
l
ds
t
o
pr
e
di
c
t
t
h
e
s
pe
c
i
f
i
c
h
um
i
di
t
y
f
r
o
m
t
hr
e
e
w
e
a
t
h
e
r
s
t
a
t
i
o
n
s
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
o
n
t
h
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
s
h
o
w
s
t
h
a
t
t
h
i
s
E
R
N
N
m
o
de
l
h
a
s
g
r
e
a
t
po
t
e
nt
i
a
l
t
ha
n
M
ul
t
i
l
a
y
e
r
pe
r
c
e
pt
r
o
n
(M
L
P
)
duri
n
g
w
i
n
t
e
r
s
e
a
s
o
n
w
h
e
n
t
h
e
d
a
t
a
n
o
i
s
e
pr
o
duc
e
d
i
s
v
e
r
y
s
m
a
l
l
[26]
.
T
h
i
s
r
e
s
ul
t
s
h
o
w
s
t
h
a
t
E
R
N
N
c
a
n
b
e
a
n
a
l
t
e
rna
t
i
v
e
m
e
t
h
o
d
t
o
p
r
e
di
c
t
s
pe
c
i
f
i
c
h
u
m
i
d
i
t
y
.
B
a
s
e
d
o
n
F
i
gu
r
e
1,
t
h
i
s
w
o
r
k
us
e
s
2
i
n
pu
t
s
,
1
o
ut
pu
t
a
n
d
10
a
n
d
20
hi
dde
n
l
a
y
e
r
s
fo
r
R
N
N
a
n
d
N
A
R
X
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
N
A
RX
n
e
t
w
o
r
k
ha
s
a
n
d
e
xt
e
rna
l
i
n
put
w
i
t
h
de
l
a
y
of
20.
Bo
t
h
t
h
e
R
N
N
a
n
d
N
A
R
X
a
r
e
t
r
a
i
n
e
d
us
i
n
g
t
h
e
L
e
ve
n
b
e
r
g
-
M
a
r
q
ua
r
d
t
(t
ra
i
nl
m
)
f
o
r
a
s
t
ra
i
ni
n
g
f
un
c
t
i
o
n.
T
h
e
c
o
n
s
t
r
uc
t
i
o
n
o
f
n
e
t
w
o
r
k
m
o
de
l
s
i
n
M
A
T
L
A
B
i
s
s
h
o
w
n
b
e
l
ow
.
F
i
gu
r
e
1
.
Co
n
s
t
r
uc
t
i
o
n
o
f
R
N
N
(t
o
p)
a
n
d
N
A
R
X
(b
o
t
t
o
m
)
m
o
de
l
s
us
e
d
i
n
t
hi
s
w
o
r
k
R
N
N
:
l
a
y
r
e
c
n
e
t
(l
a
y
e
r
D
e
l
a
y
s
,
h
i
dde
n
S
i
z
e
s
,
t
r
a
i
n
F
c
n
)
N
A
R
X
:
na
r
x
n
e
t
(
i
n
pu
t
D
e
l
a
y
s
,
fe
e
d
b
a
c
kD
e
l
a
y
s
,
hi
dde
n
S
i
z
e
s
,
t
r
a
i
n
F
c
n
)
w
h
e
r
e
:
l
a
y
e
r
D
e
l
a
y
s
=
r
o
w
ve
c
t
o
r
o
f
i
n
c
r
e
a
s
i
ng
0
o
r
po
s
i
t
i
v
e
de
l
a
y
s
(de
f
a
ul
t
1
:
2)
hi
dde
n
S
i
z
e
s
=
r
o
w
v
e
c
t
o
r
o
f
o
n
e
o
r
m
o
r
e
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
s
i
z
e
s
(
de
f
a
ul
t
=
10)
t
r
a
i
n
F
c
n
=
t
ra
i
ni
n
g
f
un
c
t
i
o
n
(de
f
a
ul
t
=
‘t
ra
i
nl
m
’)
T
h
e
p
r
o
c
e
dur
e
o
f
t
ra
i
ni
n
g
a
nd
t
e
s
t
i
n
g
a
r
e
e
xp
l
a
i
n
e
d
i
n
s
t
e
ps
b
e
l
ow
:
a.
L
o
a
d
t
h
e
e
n
e
r
gy
c
o
n
s
um
p
t
i
o
n
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
e
d
o
n
T
ue
s
da
y
2
5
th
J
ul
y
2017
t
h
a
t
c
o
n
s
i
s
t
t
h
e
v
a
l
ue
vo
l
t
a
ge
a
n
d
c
u
rr
e
n
t
a
s
i
nput
,
w
h
i
l
e
t
h
e
v
a
l
ue
o
f
pow
e
r
a
s
o
ut
put
b.
T
h
e
da
t
a
w
e
r
e
t
ra
i
n
e
d
us
i
n
g
l
a
y
e
r
r
e
c
urr
e
nt
n
e
ura
l
n
e
t
w
o
r
k
(
l
a
y
r
e
c
n
e
t
)
a
n
d
N
A
R
X
(na
r
x
n
e
t
)
.
T
h
e
de
l
a
y
us
e
d
i
s
3
f
o
r
R
N
N
a
n
d
20
f
o
r
N
A
R
X
.
c.
A
f
t
e
r
t
ra
i
ni
n
g
,
t
h
e
p
r
e
di
c
t
e
d
da
t
a
w
a
s
c
o
m
pa
r
e
d
w
i
t
h
t
h
e
a
c
t
u
a
l
da
t
a
.
d.
T
h
e
t
r
a
i
ni
n
g
r
e
s
ul
t
w
a
s
a
n
a
l
y
z
e
d
us
i
n
g
h
i
s
t
o
g
r
a
m
f
o
r
t
h
e
e
rro
r
a
n
d
m
e
a
n
s
s
qu
a
r
e
e
rr
o
r
(M
S
E
)
v
a
l
ue
w
a
s
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
.
e.
L
o
a
d
t
h
e
e
n
e
r
gy
c
o
n
s
um
pt
i
o
n
d
a
t
a
c
o
l
l
e
c
t
e
d
o
n
T
hu
r
s
da
y
27
th
J
ul
y
2017
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g
.
f.
T
h
e
t
e
s
t
r
e
s
ul
t
ha
s
a
l
s
o
b
e
e
n
a
na
l
y
z
e
d
us
i
n
g
hi
s
t
o
g
r
a
m
f
o
r
t
h
e
e
rr
o
r
a
n
d
m
e
a
n
s
s
qua
r
e
e
rr
o
r
(M
S
E
)
v
a
l
ue
w
a
s
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
.
2.
4
.
P
r
o
c
e
s
s
F
l
o
w
T
h
e
f
l
ow
c
h
a
rt
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
2
i
s
t
h
e
ov
e
r
a
l
l
p
r
o
c
e
s
s
of
RN
N
a
n
d
N
A
R
X
m
e
t
h
o
d
fo
r
pr
e
di
c
t
i
o
n
of
e
n
e
r
gy
c
o
n
s
um
p
t
i
o
n
i
n
T
o
w
e
r
2
E
n
g
i
n
e
e
r
i
ng
B
ui
l
di
ng
i
n
U
i
T
M
S
ha
h
A
l
a
m
.
T
h
e
o
ve
r
a
l
l
p
r
o
c
e
s
s
c
o
n
s
i
s
t
s
of
t
h
e
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
a
nd
s
e
l
e
c
t
i
o
n
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
c
o
n
s
t
ra
i
nt
,
t
r
a
i
n
i
ng
p
r
o
c
e
s
s
,
t
e
s
t
i
n
g
p
r
o
c
e
s
s
a
s
w
e
l
l
a
s
c
o
m
pa
ri
s
o
n
a
n
d
b
e
n
c
h
-
m
a
rki
n
g
o
f
t
h
e
r
e
s
ul
t
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
17
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
20
20
:
1
2
1
5
-
1
2
2
3
1218
F
i
gu
r
e
2
.
F
l
o
w
c
h
a
rt
f
o
r
R
N
N
a
n
d
N
A
R
X
i
m
p
l
e
m
e
nt
a
t
i
o
n
3.
R
ES
U
LTS
A
N
D
A
N
A
L
Y
S
I
S
In
t
hi
s
w
o
r
k,
a
t
ri
a
l
a
nd
e
rr
o
r
t
e
c
hni
que
s
h
a
s
b
e
e
n
us
e
d
t
o
ge
t
t
h
e
s
ui
t
a
b
l
e
n
um
b
e
r
o
f
hi
dde
n
l
a
y
e
r
fo
r
bo
t
h
R
N
N
a
nd
N
A
R
X
n
e
t
w
o
r
ks
.
F
o
r
R
N
N
i
m
pl
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n,
w
e
s
i
m
pl
y
s
t
a
r
t
w
i
t
h
f
i
v
e
h
i
d
de
n
l
a
y
e
r
s
a
n
d
i
n
c
r
e
a
s
e
s
by
f
i
ve
l
a
y
e
r
s
up
u
n
t
i
l
t
w
e
n
t
y
l
a
y
e
r
s
.
F
o
r
N
A
R
X
,
w
e
s
t
a
rt
w
i
t
h
f
i
v
e
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
s
,
a
n
d
i
n
c
r
e
a
s
e
t
h
e
l
a
y
e
r
s
gr
a
d
ua
l
l
y
by
5
l
a
y
e
r
s
up
t
o
25
l
a
y
e
r
s
.
T
h
e
n
,
t
he
t
ra
i
ni
n
g
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
f
o
r
R
N
N
a
n
d
N
A
R
X
i
m
p
l
e
m
e
nt
a
t
i
o
n
a
r
e
c
o
l
l
e
c
t
e
d
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
M
e
a
n
s
S
qu
a
r
e
E
rr
o
r
(M
S
E
)
v
a
l
ue
s
.
B
a
s
e
d
o
n
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
t
a
b
ul
a
t
e
d
i
n
T
a
b
l
e
1
a
n
d
T
a
b
l
e
2,
M
S
E
f
o
r
t
ra
i
ni
n
g
ge
n
e
ra
l
l
y
de
c
r
e
a
s
e
s
w
h
e
n
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
i
n
c
r
e
a
s
e
s
.
T
h
us
,
i
t
c
a
n
b
e
c
o
n
c
l
ude
d
t
ha
t
f
o
r
t
ra
i
ni
n
g
,
t
h
e
n
um
b
e
r
o
f
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
s
i
s
i
n
v
e
r
s
e
l
y
pr
o
po
r
t
i
o
na
l
t
o
t
h
e
M
S
E
.
T
h
e
l
o
w
e
s
t
M
S
E
r
e
c
o
r
de
d
fo
r
R
N
N
a
n
d
N
A
R
X
i
s
a
t
10
hi
dde
n
l
a
y
e
r
s
a
n
d
20
hi
dde
n
l
a
y
e
r
s
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
,
w
h
i
c
h
y
i
e
l
d
M
S
E
of
0.
5689
a
nd
37.
348
8
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
F
o
r
R
N
N
t
h
e
h
i
g
h
e
s
t
M
S
E
r
e
c
o
r
de
d
i
s
a
t
5
h
i
d
de
n
l
a
y
e
r
s
w
h
i
c
h
i
s
1
.
4065
,
i
ndi
c
a
t
i
n
g
t
ha
t
t
o
o
s
m
a
l
l
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
s
a
r
e
u
na
b
l
e
t
o
l
e
a
rn
t
h
e
u
n
de
rl
y
i
n
g
pa
t
t
e
rn
s
.
H
ow
e
ve
r
,
s
e
l
e
c
t
i
o
n
o
f
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
s
s
h
o
ul
d
b
e
de
t
e
r
m
i
n
e
d
c
a
r
e
f
ul
l
y
,
s
i
n
c
e
w
h
e
n
t
h
e
num
b
e
r
o
f
hi
dde
n
l
a
y
e
r
s
a
r
e
m
o
r
e
t
ha
n
n
e
c
e
s
s
a
r
y
,
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
w
i
l
l
ov
e
r
f
i
t
a
nd
f
a
i
l
t
o
l
e
a
rn
t
h
e
i
nh
e
r
e
nt
pa
t
t
e
rn
.
I
n
s
t
e
a
d
i
t
w
i
l
l
ge
n
e
r
a
l
i
z
e
t
o
o
w
e
l
l
o
n
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
da
t
a
a
n
d
f
a
i
l
o
n
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
.
B
a
s
e
d
o
n
t
h
e
T
a
b
l
e
1
a
n
d
T
a
b
l
e
2,
t
h
e
o
pt
i
m
a
l
n
u
m
b
e
r
o
f
hi
dde
n
l
a
y
e
r
s
us
e
d
i
n
t
hi
s
w
o
r
k
f
o
r
R
N
N
a
n
d
N
A
R
X
i
s
1
0
a
n
d
20
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
3.
1
.
T
e
s
t
R
e
s
u
l
ts
U
s
i
n
g
A
c
tu
al
d
ata
T
h
e
i
m
p
l
e
m
e
nt
a
t
i
o
n
o
f
R
N
N
a
n
d
N
A
R
X
m
o
d
e
l
s
fo
r
p
r
e
di
c
t
i
o
n
c
o
n
t
a
i
n
s
t
w
o
t
e
s
t
pa
r
t
s
,
w
h
e
r
e
w
e
r
e
po
rt
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
us
i
ng
a
n
a
c
t
u
a
l
da
t
a
a
n
d
n
o
rm
a
l
i
z
e
d
da
t
a
.
F
o
r
t
h
e
f
i
r
s
t
pa
rt
,
t
h
e
r
e
s
ul
t
f
o
r
t
e
s
t
da
t
a
w
a
s
ob
t
a
i
n
e
d
t
hr
o
ug
h
t
h
e
g
ra
p
h
i
n
F
i
gu
r
e
3,
F
i
g
u
r
e
4
a
n
d
F
i
gur
e
5
.
T
h
e
a
c
t
u
a
l
o
ut
pu
t
i
s
pl
o
t
t
e
d
v
e
r
s
us
t
h
e
pr
e
di
c
t
e
d
o
ut
put
o
n
t
h
e
s
a
m
e
gra
p
h.
W
e
c
a
n
ob
s
e
r
v
e
t
h
a
t
R
N
N
m
o
d
e
l
ga
v
e
be
t
t
e
r
p
r
e
di
c
t
e
d
v
a
l
ue
s
w
h
e
n
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
N
A
R
X
.
R
N
N
t
e
s
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
r
e
po
rt
e
d
a
s
M
S
E
v
a
l
ue
i
s
55
.
834
,
w
h
e
r
e
N
A
R
X
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
s
58.
145
.
B
a
s
e
d
o
n
F
i
gu
r
e
4,
c
o
m
pa
ri
s
o
n
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
a
c
t
ua
l
a
n
d
p
r
e
di
c
t
e
d
v
a
l
ue
s
s
h
o
w
s
s
o
m
e
e
r
r
o
r
s
a
r
e
a
ppa
r
e
nt
.
F
o
r
a
n
i
de
a
l
m
o
de
l
,
t
h
e
pr
e
di
c
t
e
d
pl
o
t
w
o
ul
d
o
ve
r
l
a
y
t
h
e
a
c
t
ua
l
pl
o
t
c
o
m
pl
e
t
e
l
y
.
T
h
e
e
r
r
o
r
s
f
o
r
t
h
e
St
a
r
t
Da
t
a
c
o
lle
c
t
io
n
a
n
d
s
e
l
e
c
t
i
o
n
A
c
t
u
a
l
d
a
t
a
N
o
r
m
a
l
i
z
e
d
a
t
a
L
o
a
d
d
a
t
a
De
s
ig
n
R
N
N
s
c
o
n
f
i
g
u
r
a
t
i
o
n
C
o
m
p
a
r
is
o
n
a
n
d
b
e
n
c
h
m
a
r
k
i
n
g
r
e
s
u
l
t
s
T
r
a
in
in
g
a
n
d
t
e
s
t
in
g
d
a
t
a
E
n
d
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
P
r
e
di
c
t
i
on
of
e
ne
r
g
y
c
ons
um
pt
i
on
us
i
n
g
r
e
c
ur
r
e
n
t
ne
ur
a
l
n
e
t
w
or
k
s
.
.
.
(
W
an
Muham
m
ad
Z
af
r
i
W
an
Y
ah
ay
a
)
1219
t
e
s
t
r
e
s
ul
t
b
e
t
w
e
e
n
a
c
t
u
a
l
o
ut
pu
t
a
n
d
p
r
e
d
i
c
t
e
d
o
ut
put
w
e
r
e
s
h
o
w
n
f
o
r
b
o
t
h
R
N
N
a
nd
N
A
R
X
i
n
h
i
s
t
o
gra
m
gra
p
h
i
n
F
i
gu
r
e
5
.
T
h
e
hi
s
t
o
gra
m
g
r
a
p
h
c
a
n
b
e
us
e
d
t
o
r
e
c
o
r
d
t
h
e
f
r
e
que
nt
n
u
m
b
e
r
s
o
f
e
rr
o
r
s
i
n
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
r
e
s
ul
t
.
B
a
s
e
d
o
n
F
i
g
u
r
e
4
t
h
e
e
rr
o
r
f
o
r
R
N
N
t
e
s
t
r
e
s
ul
t
s
h
o
w
s
t
ha
t
i
t
l
i
e
s
b
e
t
w
e
e
n
-
6
t
o
4
a
n
d
t
h
e
m
o
s
t
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
i
s
a
t
0
.
W
hi
l
e
f
o
r
N
A
R
X
,
t
h
e
e
rr
o
r
ha
s
a
w
i
de
r
s
pr
e
a
d
b
e
t
w
e
e
n
-
30
t
o
30,
i
ndi
c
a
t
i
v
e
t
ha
t
R
N
N
pe
r
f
o
r
m
s
s
i
g
n
i
f
i
c
a
n
t
l
y
be
t
t
e
r
t
h
a
n
N
A
R
X
f
o
r
a
c
t
u
a
l
da
t
a
us
a
g
e
.
T
a
b
l
e
1
.
S
e
l
e
c
t
i
o
n
o
f
H
i
dde
n
L
a
y
e
r
b
a
s
e
d
o
n
M
S
E
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
f
o
r
R
N
N
N
u
m
b
e
r
o
f
h
i
d
d
e
n
l
a
y
e
r
s
M
S
E
RN
N
RN
N
(N
o
r
m
a
l
i
z
e
d
)
5
1
.
4
0
6
5
0
.
4
8
5
1
10
0
.
5
6
8
9
0
.
5
3
4
0
15
0
.
7
9
9
0
0
.
7
2
1
9
20
0
.
8
6
9
6
0
.
8
8
3
6
T
a
b
l
e
2
.
S
e
l
e
c
t
i
o
n
o
f
H
i
dde
n
L
a
y
e
r
b
a
s
e
d
o
n
M
S
E
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
f
o
r
N
A
R
X
N
u
m
b
e
r
o
f
h
i
d
d
e
n
l
a
y
e
r
s
M
S
E
N
A
R
X
N
A
R
X
(N
o
r
m
a
l
i
z
e
d
)
5
4
1
.
3
8
3
7
3
7
.
4
8
9
0
10
3
8
.
1
6
7
9
3
5
.
6
9
9
6
15
4
3
.
7
6
9
3
3
9
.
4
0
5
3
20
3
7
.
3
4
8
8
3
8
.
3
4
4
1
25
4
0
.
3
9
1
3
3
1
.
5
7
7
8
R
N
N
N
A
R
X
F
i
gu
r
e
3
.
T
e
s
t
r
e
s
ul
t
s
h
o
w
i
n
g
t
h
e
a
c
t
ua
l
a
n
d
p
r
e
di
c
t
e
d
d
a
t
a
o
f
po
w
e
r
(kW
h
)
R
N
N
N
A
R
X
F
i
gu
r
e
4
.
M
a
g
n
i
f
i
e
d
v
i
e
w
of
t
e
s
t
r
e
s
ul
t
s
h
o
w
i
n
g
a
c
t
u
a
l
a
nd
p
re
di
c
t
e
d
da
t
a
o
f
pow
e
r
(kW
h
)
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
17
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
20
20
:
1
2
1
5
-
1
2
2
3
1220
R
N
N
N
A
R
X
F
i
gu
r
e
5
.
T
h
e
e
rr
o
r
s
b
e
t
w
e
e
n
a
c
t
ua
l
a
n
d
p
r
e
di
c
t
da
t
a
i
l
l
us
t
r
a
t
e
d
a
s
e
rr
o
r
h
i
s
t
o
gra
m
3.
2
.
T
e
s
t
r
e
s
u
l
t
u
s
i
n
g
n
o
r
m
al
i
z
e
d
d
ata
.
F
o
r
t
h
e
s
e
c
o
n
d
pa
rt
,
t
h
e
r
e
s
ul
t
o
f
t
e
s
t
da
t
a
w
a
s
ob
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
n
o
r
m
a
l
i
z
e
d
da
t
a
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
a
r
e
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
6
,
F
i
gu
r
e
7
a
n
d
F
i
gu
r
e
8
.
L
i
ke
w
i
s
e
,
t
h
e
a
c
t
ua
l
o
ut
put
i
s
pl
o
t
t
e
d
v
e
r
s
us
t
h
e
p
r
e
d
i
c
t
e
d
o
ut
put
.
A
c
c
o
r
di
n
g
t
o
F
i
gu
r
e
7,
R
N
N
m
o
de
l
y
i
e
l
ds
b
e
t
t
e
r
pr
e
di
c
t
i
o
n
t
ha
n
N
A
R
X
m
o
d
e
l
.
T
h
e
o
ut
l
y
i
n
g
n
o
rm
a
l
i
z
e
d
a
n
d
pr
e
di
c
t
e
d
d
a
t
a
i
s
b
e
t
t
e
r
i
n
R
N
N
c
a
s
e
,
w
h
i
l
e
f
o
r
N
A
R
X
,
t
h
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n
c
o
n
t
a
i
n
s
l
a
r
ge
e
rr
o
r
s
.
I
n
f
a
c
t
,
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
t
hi
s
R
N
N
i
n
t
e
r
m
o
f
M
S
E
i
s
42.
215,
w
h
i
l
e
f
o
r
N
A
R
X
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
s
60.
267.
F
o
r
R
N
N
m
o
de
l
,
t
h
e
s
ha
pe
of
pr
e
di
c
t
e
d
gr
a
p
h
l
i
e
s
be
l
ow
t
h
e
a
c
t
ua
l
g
r
a
p
h.
T
h
e
e
rr
o
r
s
fo
r
t
h
e
t
e
s
t
i
ng
r
e
s
ul
t
b
e
t
w
e
e
n
a
c
t
ua
l
o
ut
pu
t
a
nd
p
r
e
di
c
t
e
d
o
ut
pu
t
w
e
r
e
s
h
o
w
n
i
n
hi
s
t
o
gra
m
g
r
a
p
h
i
n
F
i
gu
r
e
8
.
B
a
s
e
d
o
n
F
i
gu
r
e
7
t
h
e
e
rr
o
r
f
o
r
R
N
N
i
n
t
h
i
s
t
e
s
t
r
e
s
ul
t
s
h
o
w
s
t
h
a
t
i
t
l
i
e
s
b
e
t
w
e
e
n
-
10
t
o
10
a
n
d
t
h
e
m
o
s
t
di
s
t
ri
b
ut
i
o
n
i
s
a
t
0.
L
a
r
ge
r
e
rr
o
r
o
b
s
e
r
v
e
d
i
n
N
A
R
X
m
o
de
l
w
h
e
r
e
t
h
e
e
rr
o
r
i
s
s
p
re
a
d
b
e
t
w
e
e
n
-
20
t
o
40
.
R
N
N
N
A
R
X
F
i
gu
r
e
6
.
T
e
s
t
r
e
s
ul
t
s
h
o
w
i
n
g
t
h
e
a
c
t
ua
l
a
n
d
p
r
e
di
c
t
e
d
d
a
t
a
o
f
po
w
e
r
(kW
h
)
F
urt
h
e
r
a
na
l
y
s
i
s
o
n
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
c
o
m
pa
r
e
s
t
h
e
M
S
E
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
f
o
r
b
o
t
h
R
N
N
a
nd
N
A
R
X
m
o
de
l
i
n
a
c
t
ua
l
a
n
d
n
o
rm
a
l
i
z
e
d
d
a
t
a
us
a
ge
c
a
s
e
s
.
T
h
i
s
i
s
t
a
b
ul
a
t
e
d
i
n
T
a
b
l
e
3.
B
a
s
e
d
o
n
T
a
b
l
e
3,
t
h
e
b
e
s
t
ove
r
a
l
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
s
a
c
hi
e
v
e
d
by
R
N
N
m
o
d
e
l
w
h
i
c
h
us
e
s
n
o
rm
a
l
i
z
e
d
d
a
t
a
,
w
h
e
r
e
i
t
de
l
i
v
e
r
s
l
o
w
e
s
t
e
r
r
o
r
o
f
42.
215
.
T
h
e
w
o
r
s
t
m
o
de
l
i
s
N
A
R
X
m
o
de
l
us
i
n
g
n
o
r
m
a
l
i
z
e
d
da
t
a
,
w
h
i
c
h
y
i
e
l
ds
M
S
E
of
60.
267.
F
i
gu
r
e
9
s
h
o
w
s
l
a
rge
r
m
a
g
ni
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
R
N
N
m
o
de
l
pr
e
di
c
t
i
o
n,
t
o
h
i
g
hl
i
g
ht
i
t
s
a
c
c
ura
c
y
.
T
a
b
l
e
3
.
M
S
E
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
f
o
r
R
N
N
a
nd
N
A
R
X
o
n
t
e
s
t
da
t
a
D
a
t
a
RN
N
N
A
R
X
A
c
t
u
a
l
5
5
.
8
3
4
5
8
.
1
4
5
N
o
r
m
a
l
i
z
e
d
4
2
.
2
1
5
6
0
.
2
6
7
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
P
r
e
di
c
t
i
on
of
e
ne
r
g
y
c
ons
um
pt
i
on
us
i
n
g
r
e
c
ur
r
e
n
t
ne
ur
a
l
n
e
t
w
or
k
s
.
.
.
(
W
an
Muham
m
ad
Z
af
r
i
W
an
Y
ah
ay
a
)
1221
R
N
N
N
A
R
X
F
i
gu
r
e
7
.
M
a
g
n
i
f
i
e
d
v
i
e
w
of
t
e
s
t
r
e
s
ul
t
s
h
o
w
i
n
g
a
c
t
u
a
l
a
nd
p
re
di
c
t
e
d
da
t
a
o
f
pow
e
r
(kW
h
)
R
N
N
N
A
R
X
F
i
gu
r
e
8
.
T
h
e
e
rr
o
r
s
b
e
t
w
e
e
n
a
c
t
ua
l
a
n
d
p
r
e
di
c
t
da
t
a
i
l
l
us
t
r
a
t
e
d
a
s
e
rr
o
r
h
i
s
t
o
gra
m
F
i
gu
r
e
9
.
L
a
rge
r
m
a
g
ni
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
R
N
N
m
o
de
l
r
e
s
ul
t
,
s
h
o
w
i
ng
r
e
l
a
t
i
v
e
l
y
a
c
c
ur
a
t
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n
4.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
In
I
n
t
h
i
s
p
a
pe
r
,
t
w
o
m
o
de
l
s
n
a
m
e
l
y
R
N
N
m
o
de
l
a
n
d
N
A
R
X
m
o
de
l
w
a
s
t
r
a
i
n
e
d
f
o
r
p
r
e
di
c
t
i
o
n
o
f
e
n
e
r
gy
c
o
n
s
um
pt
i
o
n
i
n
T
o
w
e
r
2
E
n
g
i
n
e
e
r
i
ng
B
ui
l
di
ng
a
t
U
i
T
M
S
h
a
h
A
l
a
m
.
T
w
o
h
i
s
t
o
r
i
c
a
l
d
a
t
a
s
e
t
s
ha
v
e
b
e
e
n
us
e
d
a
n
d
a
na
l
y
s
e
d
o
n
t
hi
s
m
o
de
l
fo
r
da
t
a
o
f
e
n
e
r
gy
c
on
s
u
m
pt
i
o
n
w
h
i
c
h
a
r
e
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
e
d
o
n
T
ue
s
da
y
25t
h
J
ul
y
2017
a
n
d
o
n
T
h
u
r
s
d
a
y
27t
h
J
ul
y
2017.
T
h
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
i
n
v
o
l
ve
s
t
hr
e
e
s
t
a
ge
s
w
h
i
c
h
i
s
t
h
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
o
f
da
t
a
b
a
s
e
d
o
n
c
o
n
s
t
ra
i
nt
,
t
ra
i
n
i
n
g
,
a
s
w
e
l
l
a
s
t
e
s
t
i
n
g
.
T
h
e
n
,
t
o
s
e
l
e
c
t
t
h
e
b
e
s
t
hi
dde
n
l
a
y
e
r
,
t
r
i
a
l
a
n
d
e
rr
o
r
t
e
c
hni
que
i
s
us
e
d.
T
h
e
b
e
s
t
n
u
m
b
e
r
o
f
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
s
i
s
10
f
o
r
R
N
N
a
n
d
20
f
o
r
N
A
R
X
,
w
h
i
c
h
i
s
a
c
c
o
r
di
n
g
t
o
e
xpe
r
i
m
e
n
t
s
c
o
n
duc
t
e
d.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
ob
t
a
i
n
e
d
a
f
t
e
r
t
ra
i
ni
n
g
a
nd
t
e
s
t
i
n
g
f
o
r
bo
t
h
a
c
t
ua
l
a
n
d
n
o
rm
a
l
i
z
e
d
d
a
t
a
,
s
h
o
w
s
t
ha
t
R
N
N
m
o
de
l
w
i
t
h
n
o
rm
a
l
i
z
e
d
da
t
a
de
l
i
v
e
r
s
t
h
e
b
e
s
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
w
i
t
h
M
S
E
o
f
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
17
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
20
20
:
1
2
1
5
-
1
2
2
3
1222
42.
215
.
F
u
rt
h
e
r
e
nha
n
c
e
m
e
n
t
t
o
t
h
e
w
o
r
k
h
e
r
e
c
a
n
b
e
a
c
h
i
e
v
e
d
by
us
i
n
g
l
a
r
ge
r
da
t
a
s
uc
h
a
s
da
t
a
o
f
a
m
o
n
t
h
o
r
of
a
y
e
a
r
e
n
e
rgy
c
o
n
s
um
p
t
i
o
n
o
f
t
h
i
s
b
ui
l
di
n
g
.
O
t
h
e
r
t
ha
n
t
h
a
t
,
c
o
n
t
i
n
u
a
t
i
o
n
o
f
t
h
i
s
s
t
udy
o
n
a
n
e
w
m
e
t
h
o
d
fo
r
p
r
e
di
c
t
i
o
n
t
ha
t
m
a
y
gi
v
e
m
o
r
e
a
c
c
ura
t
e
r
e
s
ul
t
s
f
o
r
e
n
e
r
gy
pr
e
di
c
t
i
o
n
s
.
A
C
K
N
O
WL
ED
G
E
M
EN
TS
T
h
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
s
f
un
de
d
b
y
F
a
c
ul
t
y
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
n
g
i
n
e
e
r
i
ng,
U
i
T
M
S
h
a
h
A
l
a
m
,
S
e
l
a
n
go
r,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
T
h
e
a
ut
h
o
r
s
a
l
s
o
gra
t
e
f
ul
l
y
a
c
kn
ow
l
e
dge
F
a
c
ul
t
y
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
n
gi
n
e
e
r
i
n
g
U
i
T
M
S
ha
h
A
l
a
m
f
o
r
a
l
l
t
h
e
s
uppo
r
t
gi
v
e
n
du
ri
n
g
t
h
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
A
v
a
m
i
,
A
.
,
&
B
o
r
o
us
ha
k
i
,
M
.
(
2
011
)
.
"
E
ne
r
gy
c
o
ns
um
pt
i
o
n
f
o
r
e
c
a
s
t
i
ng
o
f
I
r
a
n
us
i
ng
r
e
c
ur
r
e
n
t
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
ks
"
.
E
ne
r
gy
So
ur
c
e
s
,
P
ar
t
B
:
E
c
on
om
i
c
s
,
P
l
ann
i
ng
and
P
ol
i
c
y
,
6
(
4)
,
3
39
–
3
47.
ht
t
ps
:
/
/
do
i
.
o
r
g
/
10.
1080
/
15
5672
4080
2706
734
[
2]
P
l
a
t
o
n,
R
.
,
D
e
hko
r
di
,
V
.
R
.
,
&
M
a
r
t
e
l
,
J
.
(
2
015
)
.
"
H
o
ur
l
y
pr
e
di
c
t
i
o
n
of
a
bui
l
di
ng
’
s
e
l
e
c
t
r
i
c
i
t
y
c
o
ns
um
pt
i
o
n
us
i
ng
c
a
s
e
-
ba
s
e
d
r
e
a
s
o
n
i
ng
,
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
n
e
ur
a
l
ne
t
w
o
r
ks
a
nd
p
r
i
nc
i
pa
l
c
o
m
po
ne
nt
a
na
l
y
s
i
s
"
.
E
ne
r
gy
and
B
ui
l
d
i
ng
s
,
92
,
10
-
18.
h
t
t
p
s
:
/
/
do
i
.
o
r
g
/
10
.
1
016
/
j
.
e
n
bu
i
l
d
.
2
015
.
01
.
04
7
[
3]
F
.
S
h
r
o
uf
,
J
.
O
r
di
e
r
e
s
-
m
e
r
é
,
A
.
G
a
r
c
í
a
-
s
á
nc
he
z
,
a
nd
M
.
O
r
t
e
g
a
-
m
i
e
r
,
“
O
p
t
i
m
i
z
i
ng
t
h
e
p
r
o
duc
t
i
o
n
s
c
he
dul
i
ng
o
f
a
s
i
ng
l
e
m
a
c
hi
ne
t
o
m
i
ni
m
i
z
e
t
o
t
a
l
e
ne
r
gy
c
o
ns
um
pt
i
o
n
c
o
s
t
s
,
”
J
.
C
l
e
an.
P
r
od.
,
v
o
l
.
67
,
pp
.
197
-
20
7,
20
14.
[
4]
L
.
Y
a
ng
,
H
.
Y
a
n,
a
nd
J
.
C
.
L
a
m
,
“
T
h
e
r
m
a
l
c
o
m
f
o
r
t
a
nd
bui
l
d
i
n
g
e
ne
r
gy
c
o
ns
um
pt
i
o
n
i
m
p
l
i
c
a
t
i
o
ns
-
A
r
e
v
i
e
w
,
”
A
ppl
.
E
ne
r
gy
,
v
o
l
.
11
5,
pp
.
164
-
17
3,
20
14.
[
5]
S
.
B
i
l
g
e
n
,
“
S
t
r
uc
t
u
r
e
a
nd
e
nv
i
r
o
nm
e
nt
a
l
i
m
pa
c
t
o
f
g
l
o
ba
l
e
ne
r
g
y
c
o
ns
um
pt
i
o
n
,
”
R
e
ne
w
.
Sus
t
a
i
n.
E
ne
r
g
y
R
e
v
.
,
v
o
l
.
38,
p
p.
89
0
-
902
,
2
014
.
[
6]
A
.
M
a
r
v
ug
l
i
a
a
nd
A
.
M
e
s
s
i
n
e
o
,
“
U
s
i
ng
r
e
c
ur
r
e
n
t
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
ne
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
ks
t
o
f
o
r
e
c
a
s
t
ho
us
e
ho
l
d
e
l
e
c
t
r
i
c
i
t
y
c
o
ns
um
pt
i
o
n,
”
E
ne
r
g
y
P
r
oc
e
d
i
a
,
v
o
l
.
14
,
p
p.
45
-
55
,
201
2.
[
7]
A
.
G
r
e
i
n
e
r
,
L
.
G
r
ue
ne
,
a
nd
W
.
S
e
m
m
l
e
r
,
“
S
c
hw
a
r
t
z
C
e
n
t
e
r
F
o
r
E
c
o
nom
i
c
P
o
l
i
c
y
A
na
l
y
s
i
s
T
he
N
e
w
S
c
ho
o
l
E
c
o
n
o
m
i
c
G
r
o
w
t
h
a
n
d
t
he
T
r
a
n
s
i
t
i
o
n
f
r
o
m
N
o
n
-
R
e
ne
w
a
bl
e
t
o
R
e
n
e
w
a
bl
e
E
n
e
r
g
y
,
”
no
.
A
ug
us
t
,
2
012
[
8]
P
.
N
e
j
a
t
,
F
.
J
o
m
e
hz
a
de
h
,
M
.
M
a
hd
i
,
a
nd
M
.
G
o
ha
r
i
,
“
A
g
l
o
b
a
l
r
e
v
i
e
w
o
f
e
ne
r
gy
c
o
ns
um
pt
i
o
n
,
C
O
2
e
m
i
s
s
i
o
ns
a
nd
po
l
i
c
y
i
n
t
he
r
e
s
i
d
e
n
t
i
a
l
s
e
c
t
o
r
(
w
i
t
h
a
n
o
v
e
r
v
i
e
w
o
f
t
he
t
o
p
t
e
n
C
O
2
e
m
i
t
t
i
ng
c
o
unt
r
i
e
s
)
,
”
R
e
ne
w
.
Sus
t
ai
n.
E
ne
r
gy
R
e
v
.
,
v
o
l
.
4
3,
pp
.
843
-
86
2,
20
15.
[
9]
S
oy
t
a
s
,
U
.
,
S
a
r
i
,
R
.
,
&
E
w
i
ng
,
B
.
T
.
(
20
07)
.
"
E
n
e
r
g
y
c
o
ns
um
pt
i
o
n,
i
nc
o
m
e
,
a
n
d
c
a
r
bo
n
e
m
i
s
s
i
o
ns
i
n
t
h
e
U
n
i
t
e
d
S
t
a
t
e
s
"
.
E
c
o
l
og
i
c
a
l
E
c
o
nom
i
c
s
,
62
(3
-
4)
,
4
82
-
489
.
ht
t
ps
:
/
/
do
i
.
o
r
g
/
10
.
1016
/
j
.
e
c
o
l
e
c
o
n.
2006
.
07
.
00
9
[
10]
R
a
s
h
i
d,
T
.
,
&
H
ua
ng
,
B
.
(
2
006
)
.
"
A
ut
o
-
r
e
g
r
e
s
s
i
v
e
r
e
c
ur
r
e
n
t
ne
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
a
ppr
o
a
c
h
f
o
r
e
l
e
c
t
r
i
c
i
t
y
l
o
a
d
f
o
r
e
c
a
s
t
i
ng
"
.
I
n
t
e
r
nat
i
on
al
J
o
ur
na
l
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
and
C
om
pu
t
e
r
E
n
gi
ne
e
r
i
ng
(
I
J
E
E
C
S)
,
3
(
1
)
,
36
-
44
.
R
e
t
r
i
e
v
e
d
f
r
o
m
ht
t
p:
/
/
c
i
t
e
s
e
e
r
x
.
i
s
t
.
p
s
u
.
e
du
/
v
i
e
w
do
c
/
do
w
nl
o
a
d?
do
i
=
10.
1
.
1
.
13
6.
7164
&
r
e
p=
r
e
p1&
t
y
pe
=
pdf
[
11]
K
ha
n,
M
.
J
.
,
S
ha
m
a
i
l
,
S
.
,
A
w
a
i
s
,
M
.
M
.
,
&
H
u
s
s
a
i
n
,
T
.
(
200
6)
.
"
C
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
S
t
udy
o
f
V
a
r
i
o
us
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
nt
e
l
l
i
g
e
nc
e
"
.
[
12]
R
.
G
i
r
s
h
i
c
k,
J
.
D
o
na
hue
,
T
.
D
a
r
r
e
l
l
,
a
nd
J
.
M
a
l
i
k
,
"
R
e
g
i
o
n
-
B
a
s
e
d
C
o
nvo
l
ut
i
o
na
l
N
e
t
w
o
r
ks
f
o
r
A
c
c
ur
a
t
e
O
bj
e
c
t
D
e
t
e
c
t
i
o
n
a
n
d
S
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n,
"
I
E
E
E
T
r
ans
a
c
t
i
on
s
on
P
at
t
e
r
n
A
na
l
y
s
i
s
an
d
M
ac
hi
ne
I
n
t
e
l
l
i
ge
nc
e
,
v
o
l
.
38
,
no
.
1,
pp.
14
2
-
158,
2
016
.
[
13]
J
.
R
e
dm
o
n
a
nd
A
.
F
a
r
h
a
di
,
"
Y
O
L
O
v
3
:
A
n
I
nc
r
e
m
e
nt
a
l
I
m
pr
o
v
e
m
e
nt
,
"
A
r
X
i
v
e
-
pr
i
n
t
s
,
v
o
l
.
18
04
.
027
67,
2
018
.
[
14]
Y
.
L
e
C
un,
Y
.
B
e
ng
i
o
,
a
nd
G
.
H
i
nt
o
n,
"
D
e
e
p
l
e
a
r
ni
ng
,
"
N
a
t
ur
e
,
I
ns
i
g
ht
vo
l
.
521
,
no
.
7553
,
pp
.
436
-
44
4,
0
5/
2
8/
p
r
i
nt
2015
.
[
15]
L
.
D
e
ng
a
nd
D
.
Y
u
,
"
D
e
e
p
L
e
a
r
n
i
ng
:
M
e
t
ho
ds
a
nd
A
ppl
i
c
a
t
i
o
ns
,
"
F
oundat
i
on
s
a
nd
T
r
e
nds
i
n
Si
gna
l
P
r
oc
e
s
s
i
n
g,
v
o
l
.
7,
pp
.
3
-
4,
20
14
.
[
16]
R
i
f
l
e
t
,
G
.
(
201
7)
.
"
F
O
r
e
c
a
s
t
i
ng
O
F
f
s
ho
r
e
"
.
E
ne
r
g
y
,
8
(
2)
,
11
-
21
.
[
17]
C
ui
H
e
-
r
u
i
*,
Z
h
a
ng
P
e
ng
-
y
u,
"
P
r
e
di
c
t
i
o
n
o
f
R
ur
a
l
E
ne
r
g
y
C
o
ns
um
pt
i
o
n
B
a
s
e
d
o
n
t
he
G
r
a
y
T
he
o
r
y
i
n
H
e
be
i
P
r
o
v
i
nc
e
"
,
T
E
L
K
O
M
N
I
K
A
I
n
done
s
i
an
J
our
na
l
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
n
g
V
o
l
.
1
2,
N
o
.
3,
M
a
r
c
h
20
14
,
pp.
23
14
-
2319
[
18]
H
a
di
S
uy
o
no
,
H
a
r
i
S
a
nt
o
s
o
,
R
i
ni
N
u
r
H
a
s
a
n
a
h
,
U
ng
g
ul
W
i
ba
w
a
,
I
s
m
a
i
l
M
u
s
i
r
i
n
,
"
P
r
e
d
i
c
t
i
o
n
o
f
S
o
l
a
r
R
a
di
a
t
i
o
n
I
nt
e
ns
i
t
y
us
i
ng
E
xt
r
e
m
e
L
e
a
r
ni
ng
M
a
c
hi
n
e
"
,
I
ndo
ne
s
i
an
J
ou
r
na
l
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
nd
C
om
p
ut
e
r
Sc
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
V
o
l
.
12
,
N
o
.
2
,
N
o
v
e
m
be
r
201
8,
pp
.
691
-
69
8.
[
19]
W
a
ng
,
Z
.
,
S
h
i
,
J
.
,
D
a
i
,
W
.
,
W
u
,
J
.
,
&
T
a
ng
,
L
.
(
20
13)
.
"
C
l
e
an
E
ne
r
gy
C
on
s
um
p
t
i
on
F
or
e
c
as
t
B
a
s
e
d
on
G
A
-
L
SSV
R
H
y
br
i
d
L
e
ar
n
i
ng
P
ar
ad
i
gm
"
.
2
013
S
i
x
t
h
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
B
us
i
ne
s
s
I
nt
e
l
l
i
ge
nc
e
and
F
i
nanc
i
a
l
E
ngi
ne
e
r
i
n
g
,
(
1)
,
139
–
142
.
ht
t
p
s
:
/
/
do
i
.
o
r
g
/
10
.
11
09/
B
I
F
E
.
201
3.
31
[
20]
P
a
ks
o
y
,
T
.
,
&
W
e
be
r
,
G
.
(
2012
)
.
"
P
a
r
t
i
c
l
e
S
w
a
r
m
O
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
A
ppr
o
a
c
h
f
o
r
E
s
t
i
m
a
t
i
o
n
o
f
E
ne
r
gy
D
e
m
a
nd
of
T
ur
ke
y
"
.
G
l
o
ba
l
J
our
na
l
o
f
T
e
c
hno
l
og
y
&
O
p
t
i
m
i
z
a
t
i
on
,
3
(
J
une
)
,
1
-
9.
[
21]
K
.
B
e
nm
o
ui
z
a
a
nd
A
.
C
he
k
na
n
e
,
“
F
o
r
e
c
a
s
t
i
ng
ho
ur
l
y
g
l
o
ba
l
s
o
l
a
r
r
a
d
i
a
t
i
o
n
u
s
i
ng
hy
br
i
d
k
-
m
e
a
ns
a
nd
no
nl
i
n
e
a
r
a
ut
o
r
e
g
r
e
s
s
i
v
e
n
e
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
m
o
de
l
s
,
”
E
ne
r
g
y
C
onv
e
r
s
.
M
ana
g.
,
v
o
l
.
7
5,
pp
.
561
-
56
9,
20
13
.
[
22]
H
.
E
.
C
o
ns
um
p
t
i
o
n,
“
E
n
e
r
g
y
P
r
oc
e
di
a
U
s
i
ng
R
e
c
ur
r
e
nt
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
ks
t
o
F
o
r
e
c
a
s
t
H
o
us
e
ho
l
d
E
l
e
c
t
r
i
c
i
t
y
C
o
ns
um
pt
i
o
n,
”
2
012
.
[
23]
K
e
r
m
a
n
s
ha
hi
,
B
.
(
19
98)
.
"
R
e
c
ur
r
e
nt
n
e
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k
f
o
r
f
o
r
e
c
a
s
t
i
ng
ne
xt
10
y
e
a
r
s
l
o
a
ds
o
f
ni
ne
J
a
pa
ne
s
e
u
t
i
l
i
t
i
e
s
"
.
N
e
ur
oc
om
pu
t
i
ng
,
23
(1
-
3)
,
1
25
-
133
.
ht
t
ps
:
/
/
do
i
.
o
r
g
/
10
.
1
01
6/
S
0925
-
2312
(
98
)
000
73
-
3
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
P
r
e
di
c
t
i
on
of
e
ne
r
g
y
c
ons
um
pt
i
on
us
i
n
g
r
e
c
ur
r
e
n
t
ne
ur
a
l
n
e
t
w
or
k
s
.
.
.
(
W
an
Muham
m
ad
Z
af
r
i
W
an
Y
ah
ay
a
)
1223
[
24]
G
.
C
a
pi
z
z
i
,
C
.
N
a
po
l
i
,
a
nd
F
.
B
o
na
nno
,
“
I
nnov
a
t
i
v
e
S
e
c
o
nd
-
G
e
ne
r
a
t
i
o
n
W
a
v
e
l
e
t
s
C
o
ns
t
r
uc
t
i
o
n
W
i
t
h
R
e
c
ur
r
e
n
t
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k
s
f
o
r
S
o
l
a
r
R
a
d
i
a
t
i
o
n
F
o
r
e
c
a
s
t
i
ng
,
”
v
o
l
.
23
,
no
.
1
1,
pp.
18
05
-
1815
,
201
2.
[
25]
M
.
I
br
a
hi
m
,
S
.
J
e
m
e
i
,
G
.
W
i
m
m
e
r
,
a
nd
D
.
H
i
s
s
e
l
,
“
N
o
nl
i
ne
a
r
a
ut
o
r
e
g
r
e
s
s
i
v
e
ne
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k
i
n
a
n
e
ne
r
gy
m
a
na
g
e
m
e
nt
s
t
r
a
t
e
gy
f
o
r
ba
t
t
e
r
y
/
ul
t
r
a
-
c
a
pa
c
i
t
o
r
hy
br
i
d
e
l
e
c
t
r
i
c
a
l
v
e
hi
c
l
e
s
,
”
E
l
e
c
t
r
.
P
ow
e
r
Sy
s
t
.
R
e
s
.
,
v
o
l
.
136
,
pp.
262
-
269
,
2016
.
[
26]
F
a
ng
,
C
.
,
W
a
ng
,
X
.
,
M
u
r
ph
e
y
,
Y
.
L
.
,
W
e
be
r
,
D
.
,
&
M
a
c
ne
i
l
l
e
,
P
.
(
2
014
)
.
"
S
pe
c
i
f
i
c
H
um
i
d
i
t
y
F
o
r
e
c
a
s
t
i
ng
us
i
ng
R
e
c
ur
r
e
nt
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
.
"
B
I
O
G
R
A
P
H
I
ES
O
F
A
U
T
H
O
R
S
W
a
n
M
uh
a
m
m
a
d
Z
a
f
r
i
W
a
n
Y
a
ha
y
a
r
e
c
e
i
v
e
d
D
i
p
l
o
m
a
i
n
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
a
r
a
(
U
i
T
M
)
P
ul
a
u
P
i
n
a
ng
a
nd
B
.
S
c
(
H
o
ns
)
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
a
r
a
(
U
i
T
M
)
S
ha
h
A
l
a
m
i
n
20
12
a
nd
201
7.
H
e
i
s
c
ur
r
e
nt
l
y
w
o
r
ki
ng
a
s
P
r
o
c
e
s
s
E
ng
i
ne
e
r
a
t
S
o
ut
he
r
n
C
a
b
l
e
S
dn
.
B
hd
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
i
n
e
n
e
r
gy
c
o
ns
um
pt
i
o
n,
pr
e
di
c
t
i
o
n
a
nd
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
l
l
i
g
e
nc
e
.
F
a
dh
l
a
n
H
a
f
i
z
he
l
m
i
K
a
m
a
r
u
Z
a
m
a
n
r
e
c
e
i
v
e
d
t
he
B
.
S
c
(
H
o
ns
.
)
a
nd
P
.
hD
.
de
g
r
e
e
s
f
r
o
m
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
I
s
l
a
m
i
c
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
M
a
l
a
y
s
i
a
i
n
2008
a
n
d
2015
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
H
e
i
s
c
ur
r
e
nt
l
y
a
S
e
ni
o
r
L
e
c
t
u
r
e
r
a
t
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
e
r
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
of
T
e
c
hno
l
ogy
M
A
R
A
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
a
r
e
i
n
s
ur
v
e
i
l
l
a
nc
e
s
y
s
t
e
m
,
p
a
t
t
e
r
n
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
s
i
g
na
l
a
nd
i
m
a
g
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
,
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
nt
e
l
l
i
g
e
nc
e
a
nd
c
o
m
put
e
r
v
i
s
i
o
n.
F
a
dh
l
a
n
i
s
a
l
s
o
a
m
e
m
b
e
r
o
f
I
E
E
E
,
M
a
l
a
y
s
i
a
n
B
o
a
r
d
o
f
T
e
c
hn
o
l
og
i
s
t
(
M
B
O
T
)
,
a
nd
a
C
h
a
r
t
e
r
e
d
E
ng
i
ne
e
r
f
r
o
m
t
he
I
ns
t
i
t
u
t
i
o
n
of
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
nd
T
e
c
hno
l
o
gy
,
U
K
.
M
o
hd
F
u
a
d
A
bdul
L
a
t
i
p
r
e
c
e
i
v
e
d
hi
s
B
.
E
ng
.
(
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
)
a
n
d
M
.
E
ng
(
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ne
r
g
y
a
nd
P
o
w
e
r
S
y
s
t
e
m
)
de
g
r
e
e
s
f
r
o
m
t
he
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
o
f
M
a
l
a
y
a
,
M
a
l
a
y
s
i
a
i
n
20
00
a
nd
200
6
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
H
e
i
s
a
s
e
ni
o
r
l
e
c
t
ur
e
r
a
t
t
h
e
F
a
c
ul
t
y
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
r
i
ng
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
,
S
ha
h
A
l
a
m
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
e
w
a
s
a
n
e
ng
i
ne
e
r
a
t
M
a
t
s
us
h
i
t
a
T
V
&
N
e
t
w
o
r
k
a
nd
C
e
l
c
o
m
(
M
)
B
hd
i
n
20
01
a
nd
2
002
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
H
i
s
m
a
i
n
i
n
t
e
r
e
s
t
r
e
s
e
a
r
c
h
a
r
e
E
ne
r
gy
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
,
s
a
v
i
ng
a
nd
m
o
ni
t
o
r
i
ng
,
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
o
f
c
o
m
put
e
r
a
n
d
I
O
T
i
n
po
w
e
r
s
y
s
t
e
m
a
nd
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
nt
e
l
l
i
g
e
nc
e
f
o
r
e
l
e
c
t
r
i
c
a
l
e
ne
r
g
y
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
.
H
e
i
s
a
m
e
m
be
r
o
f
I
E
E
E
,
I
A
E
N
G
a
nd
M
B
O
T
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.