I
n
d
on
e
s
ian
Jou
r
n
al
o
f
E
lec
t
r
ica
l
E
n
gin
e
e
r
in
g
a
n
d
Com
p
u
t
e
r
S
c
ience
Vo
l
.
3
6
,
N
o
.
3
,
De
c
e
m
b
e
r
20
24
,
pp.
1
493
~
1
502
I
S
S
N:
2
502
-
4
7
52
,
DO
I
:
10
.
11591/i
j
e
e
cs
.v
3
6
.
i
3
.
pp
1
493
-
1
502
1493
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
e
e
cs
.
iaes
c
or
e
.
c
om
E
n
e
r
gy
b
ase
li
n
e
m
o
d
e
l
e
n
h
an
c
e
d
b
ase
d
on
ar
t
ific
ia
l
n
e
u
r
al
n
e
t
w
or
k
i
n
i
n
d
u
st
r
ia
l
b
u
il
d
in
gs
Youn
e
s
Ou
aom
ar
,
S
aid
B
e
n
k
ac
h
c
h
a
,
M
ou
r
ad
Kad
d
ir
i
I
ndus
tr
ia
l
E
ngi
n
e
e
r
in
g a
nd S
ur
f
a
c
e
s
E
ngi
n
e
e
r
in
g
L
a
b
o
r
a
t
o
r
y
(
I
E
S
E
L
)
, F
a
c
ul
t
y
of
S
c
i
e
n
c
e
s
a
nd T
e
c
hni
qu
e
s
,
S
ul
ta
n M
o
ul
a
y
S
li
ma
n
e
U
ni
ve
r
s
it
y
(
U
S
M
S
)
,
B
e
ni
M
e
ll
a
l,
M
o
r
oc
c
o
Ar
t
ic
l
e
I
n
f
o
AB
S
T
RA
CT
A
r
ti
c
le
h
is
tor
y
:
R
e
c
e
i
ve
d
M
a
y
31
,
202
4
R
e
vi
s
e
d
A
ug
27
,
202
4
A
c
c
e
pt
e
d
S
e
p
2
,
202
4
I
n
t
h
i
s
art
i
c
l
e
,
a
n
ew
en
e
rg
y
-
e
ffi
ci
e
n
t
r
e
f
e
r
en
ce
mo
d
el
h
as
b
een
e
s
t
ab
l
i
s
h
e
d
fo
r
a
p
l
as
t
i
c
i
n
j
ec
t
i
o
n
mo
l
d
i
n
g
p
l
a
n
t
.
H
o
w
ev
e
r,
t
h
e
p
ro
p
o
s
e
d
m
o
d
e
l
h
an
d
l
ed
d
i
ffi
cu
l
t
i
e
s
d
u
e
t
o
t
h
e
l
a
c
k
o
f
r
o
b
u
s
t
an
d
co
m
p
l
e
t
e
d
at
a
,
s
u
c
h
as
p
ro
d
u
c
t
i
o
n
mi
x
an
d
c
o
o
l
i
n
g
d
e
g
r
ee
-
d
a
y
s
.
I
n
ad
d
i
t
i
o
n
,
t
h
e
p
ro
p
o
s
e
d
m
o
d
el
ap
p
l
i
e
s
t
h
r
ee
d
i
s
t
i
n
c
t
e
n
h
an
ced
mo
d
el
i
n
g
me
t
h
o
d
o
l
o
g
i
e
s
,
i
n
c
l
u
d
i
n
g
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
mo
d
el
i
n
g
,
art
i
fi
ci
al
n
eu
ral
n
e
t
w
o
rk
(
A
N
N
)
a
n
d
ad
ap
t
i
v
e
n
e
u
r
o
-
fu
zzy
i
n
f
e
r
e
n
ce
s
y
s
t
em
(A
N
F
I
S).
Fu
rt
h
e
r
mo
r
e
,
t
h
e
s
e
p
e
rfo
r
m
an
c
e
p
arame
t
e
rs
w
e
r
e
e
s
t
ab
l
i
s
h
e
d
t
o
as
s
e
s
s
t
h
e
a
ccu
ra
cy
o
f
e
a
c
h
mo
d
e
l
i
n
t
h
i
s
w
o
r
k
.
Mo
r
e
o
v
e
r,
t
h
e
n
u
me
r
i
c
al
re
s
u
l
t
s
s
h
o
w
t
h
at
amo
n
g
t
h
e
me
t
h
o
d
o
l
o
g
i
e
s
u
s
ed
i
n
t
h
i
s
w
o
r
k
,
t
h
e
A
N
N
d
emo
n
s
t
rat
e
d
e
ff
ec
t
i
v
e
p
e
rf
o
r
m
an
ce
d
e
s
p
i
t
e
u
n
ce
rt
ai
n
t
i
e
s
i
n
t
h
e
me
as
u
r
ed
i
n
p
u
t
v
ar
i
ab
l
e
s
.
T
h
e
A
N
N
n
u
me
ri
c
al
r
e
s
u
l
t
s
i
n
t
h
i
s
p
ap
e
r
h
i
g
h
l
i
g
h
t
t
h
e
ab
i
l
i
t
y
t
o
acc
u
rat
e
l
y
as
s
e
s
s
b
as
e
l
i
n
e
co
n
s
u
m
p
t
i
o
n
i
n
t
h
e
i
n
d
u
s
t
ri
al
s
ec
t
o
r
,
p
ro
v
i
d
i
n
g
a
p
rac
t
i
c
al
t
o
o
l
fo
r
d
ec
i
s
i
o
n
-
m
a
k
e
rs
t
o
i
m
p
ro
v
e
e
n
e
r
g
y
effi
ci
e
n
cy
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
A
da
pt
i
v
e
n
e
ur
o
-
f
uz
z
y
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
B
a
s
e
li
ne
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
u
m
pt
i
o
n
I
n
dus
t
r
i
a
l
b
u
il
d
i
ngs
I
nf
e
r
e
nc
e
s
y
s
t
e
m
li
ne
a
r
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
Th
i
s
i
s
a
n
o
p
en
a
c
ces
s
a
r
t
i
c
l
e
u
n
d
e
r
t
h
e
CC
B
Y
-
SA
l
i
cen
s
e.
C
or
r
e
s
pon
din
g
A
u
th
or
:
Yo
un
e
s
Oua
o
m
a
r
I
n
dus
t
r
i
a
l
E
n
g
i
ne
e
r
i
n
g
a
n
d
S
ur
f
a
c
e
s
E
n
g
i
ne
e
r
i
ng
L
a
b
o
r
a
to
r
y
(
I
E
S
E
L
)
,
F
a
c
u
l
t
y
o
f
S
c
i
e
n
c
e
s
a
n
d
T
e
c
hni
que
s
S
u
l
t
a
n
M
o
u
l
a
y
S
li
m
a
n
e
U
ni
ve
r
s
i
t
y
(
USM
S
)
C
a
m
pu
s
M
g
hil
a
,
B
P
523,
23000
B
e
ni
M
e
l
l
a
l
,
M
o
r
o
c
c
o
E
m
a
i
l
:
y
.
o
ua
o
m
a
r
@ym
a
il
.
c
o
m
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
T
h
r
o
ugh
o
u
t
t
h
e
pr
e
vi
o
us
t
e
n
y
e
a
r
s
,
t
h
e
de
b
a
t
e
s
u
r
r
o
un
d
i
n
g
gr
e
e
nh
o
us
e
ga
s
(
GH
G)
e
m
i
s
s
i
o
ns
,
a
s
a
c
o
n
s
e
que
n
c
e
o
f
g
l
o
b
a
l
c
li
m
a
t
e
c
h
a
n
ge
a
n
d
e
c
o
s
y
s
t
e
m
da
m
a
ge
,
h
a
s
r
e
m
a
i
ne
d
a
c
r
i
t
i
c
a
l
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
a
l
c
o
n
c
e
r
n
o
n
a
gl
o
b
a
l
s
c
a
l
e
[
1
]
,
[
2]
.
H
o
we
v
e
r
,
gl
o
b
a
l
h
e
a
t
i
n
g
,
m
e
l
t
i
ng
i
c
e
,
r
i
s
e
i
n
s
e
a
l
e
v
e
l
s
,
a
c
i
d
if
i
c
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
o
c
e
a
n
s
a
n
d
e
x
t
r
e
m
e
we
a
t
h
e
r
ph
e
n
o
m
e
n
a
a
r
e
a
l
l
m
a
nif
e
s
t
a
t
i
o
n
s
o
f
c
l
im
a
t
e
c
h
a
n
ge
,
a
n
d
t
h
e
r
i
s
ks
to
t
h
e
E
a
r
t
h
a
n
d
f
ut
ur
e
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
s
a
r
e
s
e
r
i
o
us
;
t
h
e
r
e
f
o
r
e
,
u
r
ge
n
t
a
n
d
e
f
f
e
c
t
i
v
e
m
e
a
s
ur
e
s
a
r
e
n
e
e
de
d
to
c
o
m
pr
e
he
ns
i
ve
l
y
a
ddr
e
s
s
t
h
e
pe
r
i
l
o
f
g
l
o
b
a
l
wa
r
mi
ng
[
3]
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
to
m
i
t
i
ga
t
e
t
h
e
c
o
n
s
e
que
n
c
e
s
o
f
GHG
e
m
i
s
s
i
o
ns
,
t
h
e
i
n
t
e
r
n
a
t
i
o
n
a
l
e
ne
r
g
y
a
ge
n
c
y
h
a
s
pr
o
p
o
s
e
d
i
nv
e
s
t
m
e
n
t
s
a
n
d
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
s
i
n
e
n
e
r
g
y
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
f
o
r
i
n
dus
t
r
i
a
l
p
l
a
n
t
s
a
n
d
b
u
i
l
d
i
ng
s
[
4]
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
i
n
t
h
e
i
n
du
s
t
r
i
a
l
s
e
c
t
or
,
p
r
o
j
e
c
t
e
d
e
ne
r
g
y
de
m
a
n
d
i
s
e
x
pe
c
t
e
d
to
r
e
a
c
h
307
qua
dr
i
l
li
o
n
B
t
u
by
2040,
up
f
r
o
m
200
qua
dr
i
ll
i
o
n
B
t
u
i
n
20
10,
a
n
i
nc
r
e
a
s
e
r
a
t
e
a
v
e
r
a
g
i
n
g
1.
4%
pe
r
y
e
a
r
a
s
s
h
o
w
n
i
n
T
a
bl
e
1.
A
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
p
o
r
t
i
o
n
o
f
t
h
e
s
us
t
a
i
n
e
d
i
n
c
r
e
a
s
e
i
n
e
ne
r
g
y
us
a
ge
i
n
m
a
n
u
f
a
c
t
ur
i
n
g
s
e
c
t
o
r
s
i
s
e
vi
de
n
t
i
n
r
e
g
i
o
n
s
o
ut
s
i
de
t
h
e
o
r
ga
ni
z
a
t
i
o
n
f
o
r
e
c
o
n
o
m
i
c
c
o
-
o
pe
r
a
t
i
o
n
a
n
d
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
(
OE
C
D)
(
T
a
bl
e
1)
[
5]
.
I
n
i
n
dus
t
r
y
,
a
f
e
w
s
t
ud
i
e
s
h
a
v
e
i
nve
s
t
i
ga
t
e
d
t
h
e
oppo
r
t
un
i
t
i
e
s
f
o
r
m
i
t
i
g
a
t
i
n
g
GHG
e
m
i
s
s
i
o
ns
by
e
nh
a
n
c
i
ng
e
n
e
r
g
y
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
[
6
]
,
[
7
]
.
I
n
t
h
i
s
f
i
e
l
d,
t
h
e
i
m
po
r
t
a
n
c
e
o
f
m
e
a
s
ur
e
m
e
n
t
a
n
d
v
e
r
i
f
i
c
a
t
i
o
n
(
M
&
V)
pr
otoco
l
s
l
i
e
s
i
n
t
h
e
i
r
a
bi
li
t
y
t
o
a
s
s
e
s
s
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ne
s
s
o
f
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
e
r
v
a
t
i
o
n
m
e
a
s
ur
e
(
E
C
M
)
.
A
r
a
n
ge
o
f
M
&
V
pr
oto
c
o
l
s
a
n
d
gu
i
de
li
ne
s
ha
v
e
b
e
e
n
de
f
i
ne
d.
T
h
e
I
P
M
VP
i
s
t
h
e
m
o
s
t
f
r
e
que
n
t
ly
e
m
p
l
o
y
e
d
pr
oto
c
o
l
f
o
r
M
&
V
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
[
8]
a
n
d
i
s
u
ni
ve
r
s
a
ll
y
r
e
c
o
gni
z
e
d
a
s
a
s
t
a
n
da
r
d
r
e
f
e
r
e
n
c
e
f
o
r
M
&
V.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
6
,
N
o
.
3
,
De
c
em
b
e
r
20
24
:
1
493
-
1
502
1494
I
n
a
c
c
o
r
da
n
c
e
w
i
t
h
t
hi
s
pr
o
to
c
o
l
,
t
h
e
e
n
e
r
g
y
r
e
f
e
r
e
n
c
e
m
o
de
l
p
l
a
y
s
a
n
e
s
s
e
n
t
i
a
l
r
o
l
e
dur
i
ng
t
h
e
p
l
a
nni
ng
ph
a
s
e
o
f
a
n
M
&V
pr
o
g
r
a
m
.
Am
o
n
g
t
h
e
va
r
i
o
us
m
e
t
h
o
ds
s
ugge
s
t
e
d
f
o
r
e
s
t
a
bl
i
s
hi
ng
r
e
f
e
r
e
n
c
e
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
,
t
h
e
t
e
c
h
ni
c
a
l
m
e
t
h
o
d
i
s
t
h
e
e
a
s
i
e
s
t
to
a
ppl
y
[
9]
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
us
e
s
s
t
a
n
da
r
d
e
n
e
r
g
y
f
o
r
m
u
l
a
s
a
nd
a
s
s
u
m
pt
i
o
n
s
t
o
c
a
l
c
u
l
a
t
e
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
pr
i
o
r
to
i
m
p
l
e
m
e
n
t
i
n
g
r
e
t
r
o
f
i
t
m
e
a
s
ur
e
s
.
Ho
we
v
e
r
,
a
l
t
h
o
ugh
s
i
m
p
l
e
a
n
d
s
t
r
a
i
g
h
t
f
o
r
wa
r
d,
t
h
e
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
o
f
t
h
i
s
a
ppr
o
a
c
h
i
n
t
r
o
duc
e
s
a
l
e
v
e
l
o
f
u
n
c
e
r
t
a
i
n
t
y
[
10]
a
n
d
i
s
t
h
e
r
e
f
o
r
e
un
s
u
i
t
a
bl
e
f
o
r
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
i
n
t
h
e
i
n
du
s
t
r
i
a
l
s
e
c
t
o
r
.
I
n
t
hi
s
r
e
ga
r
d,
m
a
ny
c
o
s
t
-
e
f
f
e
c
t
i
v
e
e
n
e
r
g
y
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
m
e
a
s
ur
e
s
a
r
e
n
o
t
b
e
i
n
g
i
m
p
le
m
e
n
t
e
d
due
to
t
h
e
c
o
m
p
l
e
xi
t
y
a
n
d
u
n
pr
e
d
i
c
t
a
bil
i
t
y
o
f
i
ndus
t
r
i
a
l
e
n
e
r
g
y
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
m
o
de
l
s
.
I
n
t
hi
s
f
il
e
d
,
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
s
o
f
f
e
r
a
n
e
a
s
i
e
r
a
ppr
o
a
c
h
t
o
us
e
a
n
d
m
o
r
e
s
t
r
a
i
g
h
t
f
o
r
wa
r
d
to
i
n
t
e
r
pr
e
t
co
m
pa
r
e
d
to
m
o
r
e
c
o
m
p
l
e
x
t
e
c
hni
qu
e
s
.
T
hi
s
i
s
why
t
h
e
y
h
a
v
e
f
o
un
d
w
i
d
e
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
b
u
i
l
d
i
ng
e
n
e
r
g
y
de
m
a
n
d
[
11
]
,
[
12
]
.
R
e
gr
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
s
r
e
l
a
t
e
e
n
e
r
g
y
u
s
e
to
e
x
t
e
r
n
a
l
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
a
l
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
a
n
d
i
n
t
e
r
n
a
l
o
pe
r
a
t
i
o
n
a
l
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
.
M
o
de
l
s
a
r
e
c
o
n
s
t
r
uc
t
e
d
wi
t
h
e
i
t
he
r
a
c
t
ua
l
hi
s
t
o
r
i
c
a
l
da
t
a
[
12
]
,
[
13]
o
r
s
i
m
u
l
a
t
e
d
l
o
a
d
da
t
a
[
14
]
,
[
15]
.
T
a
bl
e
1.
Gl
o
ba
l
i
ndus
t
r
i
a
l
s
e
c
t
o
r
e
n
e
r
g
y
us
e
,
c
a
t
e
go
r
i
z
e
d
by
r
e
g
i
o
n
,
a
n
d
e
n
e
r
g
y
s
o
ur
c
e
s
,
f
r
o
m
2010
-
2040
(
i
n
qua
dr
i
ll
i
o
n
B
t
u)
R
e
gi
o
n
2010
2015
2020
2025
2035
2040
A
ve
r
a
ge
a
nnua
l
p
e
r
c
e
nt
a
ge
c
ha
r
g
e
1990
–
2010
2010
–
2040
OE
C
D
71.9
71.9
77.5
80.4
82.2
84.4
87.1
0.6
P
e
tr
ol
e
um a
nd
o
th
e
r
l
iq
ui
ds
*
27.4
27.5
29.3
30.3
31
31.7
32.6
0.6
N
a
tu
r
a
l
ga
s
19.4
20.2
21.7
22.7
23.5
24.3
25.2
0.9
C
o
a
l
8.7
8.7
9
9.2
9.2
9.2
9.2
0.2
E
le
c
tr
ic
i
t
y
11
11.3
12
12.4
12.6
12.9
13.2
0.6
R
e
ne
w
a
bl
e
s
**
5.3
5.2
5.5
5.7
6
6.3
7
0.9
No
-
OE
C
D
128.1
148.5
169.2
186
201.3
213.3
219.8
1.8
P
e
tr
ol
e
um a
nd
o
th
e
r
l
iq
ui
ds
a
29.8
34.1
37.1
39.8
43.2
46.5
49.5
1.7
N
a
tu
r
a
l
ga
s
26.1
28.7
32.6
36.3
40
43.6
46.6
2
C
o
a
l
44.2
53
61.1
67
71
72.6
70.4
1.6
E
le
c
tr
ic
i
t
y
18.2
22.9
27.4
30.9
33.9
36.1
36.8
2.4
R
e
ne
w
a
bl
e
s
*
9.9
9.8
10.9
12
13.3
14.8
16.6
1.7
Wo
r
ld
200
221.4
246.7
266.4
283.5
297.9
306.9
1.4
P
e
tr
ol
e
um a
nd
o
th
e
r
l
iq
ui
ds
a
57.2
61.6
66.4
70.1
74.2
78.2
82.1
1.2
N
a
tu
r
a
l
ga
s
45.5
48.8
54.3
59
63.4
67.8
71.7
1.5
C
o
a
l
52.9
61.7
70.1
76.2
80.2
81.9
79.6
1.4
E
le
c
tr
ic
i
t
y
29.2
34.2
39.4
43.3
46.5
49
50
1.8
R
e
ne
w
a
bl
e
s
**
15.2
15
16.5
17.7
19.2
21.1
23.5
1.5
*
A
ddi
ti
o
na
l
li
qui
ds
i
n
c
lu
de
b
ot
h na
tu
r
a
l
ga
s
li
qui
ds
, pr
o
du
c
e
d t
hr
o
ugh th
e
F
is
c
h
e
r
–
T
r
o
ps
c
h pr
oc
e
s
s
.
**
I
nc
or
p
o
r
a
t
e
s
bi
o
ma
s
s
e
mpl
oy
e
d
f
or
c
o
g
e
n
e
r
a
ti
o
n pu
r
p
o
s
e
s
, a
lo
ng w
it
h bi
o
ma
s
s
de
s
ig
na
te
d
f
or
pr
oc
e
s
s
he
a
t.
R
e
c
e
n
t
l
y
,
a
gr
o
wi
n
g
n
u
m
be
r
o
f
a
c
a
de
mi
c
s
h
a
v
e
be
e
n
us
i
ng
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
ll
i
ge
n
c
e
(
A
I
)
a
l
go
r
i
t
hm
s
to
f
o
r
e
c
a
s
t
e
n
e
r
g
y
de
m
a
n
d
a
n
d
ot
h
e
r
f
i
e
l
d
s
.
K
u
m
a
r
e
t
al.
[
16]
us
e
a
m
u
l
t
i
-
b
e
h
a
vi
o
r
de
t
e
c
t
i
o
n
m
o
de
l
,
de
r
i
ve
d
f
r
o
m
n
e
w
t
r
a
n
s
a
c
t
i
o
n
be
h
a
vi
o
r
,
f
r
o
m
w
hi
c
h
f
ur
t
h
e
r
m
o
de
l
s
c
a
n
b
e
de
ve
l
o
pe
d.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
A
g
a
s
t
i
a
n
d
S
a
t
pa
t
hy
[
17]
,
pr
e
di
c
t
c
us
to
m
e
r
c
h
ur
n
i
n
t
h
e
t
e
l
e
c
o
m
f
i
e
l
d
w
i
t
h
t
h
e
Na
ï
ve
B
a
y
e
s
a
l
go
r
i
t
hm
.
F
o
r
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
e
n
e
r
g
y
i
n
d
if
f
e
r
e
n
t
c
o
un
tr
i
e
s
,
t
h
e
c
a
s
e
o
f
T
ur
ke
y
,
P
a
b
uç
c
u
e
t
al.
[
18
]
i
m
p
l
e
m
e
n
t
e
d
a
da
pt
i
v
e
n
e
ur
o
-
f
uz
z
y
i
n
f
e
r
e
n
c
e
s
y
s
t
e
m
(
AN
F
I
S
)
to
f
o
r
e
c
a
s
t
pr
i
m
a
r
y
e
ne
r
g
y
us
e
f
r
o
m
2016
to
2030
.
I
n
a
dd
i
t
i
o
n
,
Ha
m
z
a
c
e
bi
[
19]
us
e
d
a
n
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
n
e
ur
a
l
ne
t
wor
k
(
A
NN
)
to
p
r
e
d
i
c
t
e
l
e
c
t
r
i
c
a
l
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
by
s
e
c
t
o
r
to
2020.
I
n
Uga
n
da
,
K
a
s
u
l
e
a
n
d
Ay
a
n
[
20]
de
v
e
l
o
pe
d
a
m
o
de
l
b
a
s
e
d
o
n
A
N
F
I
S
a
ppr
o
a
c
h
to
f
o
r
e
c
a
s
t
e
l
e
c
t
r
i
c
i
t
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
.
I
n
M
o
r
o
c
c
o
,
Z
a
a
o
um
i
e
t
al.
[
21
]
h
a
v
e
us
e
d
A
N
F
I
S
a
n
d
A
NN
m
o
de
l
s
t
o
a
s
s
e
s
s
t
h
e
e
n
e
r
g
y
pr
o
duc
t
i
o
n
o
f
a
s
o
l
a
r
i
n
s
t
a
l
l
a
t
i
o
n
.
A
s
n
a
t
ur
a
l
ga
s
de
m
a
n
d
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
i
s
a
l
s
o
e
s
s
e
n
t
i
a
l
i
n
t
h
e
e
n
e
r
gy
s
e
c
t
o
r
,
s
e
v
e
r
a
l
s
t
udi
e
s
h
a
v
e
a
pp
l
i
e
d
d
i
f
f
e
r
e
n
t
m
o
de
l
s
t
o
p
r
e
d
i
c
t
t
hi
s
l
a
t
t
e
r
.
A
z
a
de
h
e
t
al.
[
22]
i
n
t
r
o
duc
e
d
a
n
A
N
F
I
S
m
o
de
l
s
pe
c
if
i
c
a
ll
y
d
e
s
i
g
n
e
d
t
o
f
o
r
e
c
a
s
t
n
a
t
ur
a
l
ga
s
de
m
a
n
d.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
a
s
i
m
p
li
f
i
e
d
a
n
d
a
c
c
ur
a
t
e
e
n
e
r
g
y
m
o
de
l
i
s
t
h
e
ke
y
s
t
e
p
to
wa
r
ds
e
nh
a
nc
i
n
g
t
h
e
e
n
e
r
g
y
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
o
f
i
n
du
s
t
r
i
a
l
p
l
a
n
t
s
.
I
n
t
hi
s
c
a
s
e
,
t
h
e
o
b
j
e
c
t
i
v
e
i
s
to
s
uppor
t
m
a
n
u
f
a
c
t
ur
i
n
g
f
a
c
t
o
r
i
e
s
i
n
i
m
p
l
e
m
e
n
t
i
n
g
e
n
e
r
g
y
-
s
a
vi
ng
m
e
a
s
ur
e
s
.
T
hi
s
pa
pe
r
i
n
t
r
o
duc
e
s
a
n
o
v
e
l
m
e
t
h
o
d
o
l
o
g
y
f
o
r
a
n
o
pe
r
a
t
i
o
n
a
l
e
n
e
r
g
y
r
e
f
e
r
e
n
c
e
m
o
de
l
i
n
a
p
l
a
s
t
i
c
i
n
j
e
c
t
i
o
n
p
l
a
n
t
b
a
s
e
d
i
n
C
a
s
a
bl
a
n
c
a
(
M
o
r
o
c
c
o
)
,
whi
c
h
c
ur
r
e
n
t
l
y
s
u
f
f
e
r
s
f
r
o
m
a
l
a
c
k
o
f
r
o
b
us
t
a
n
d
c
o
m
pr
e
h
e
n
s
i
ve
da
t
a
(
e
.
g.
,
pr
o
duc
t
i
o
n
mi
x
a
n
d
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
a
l
f
a
c
t
o
r
s
l
i
ke
c
oo
l
i
ng
de
gr
e
e
-
da
y
s
)
.
T
h
e
o
bj
e
c
t
i
ve
o
f
t
hi
s
m
a
n
us
c
r
i
pt
i
s
to
i
nv
e
s
t
i
g
a
t
e
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
A
N
Ns
i
n
im
pr
o
vi
ng
M
&
V
pr
o
c
e
s
s
e
s
i
n
i
ndus
t
r
i
a
l
b
u
il
d
i
ng
s
.
T
h
e
s
ugge
s
t
e
d
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
h
a
s
b
e
e
n
e
s
t
a
bli
s
he
d
by
c
o
m
pa
r
i
n
g
t
h
e
c
o
m
p
l
e
xi
t
y
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
e
n
e
r
g
y
i
nput
m
o
de
l
s
us
i
n
g
A
NN
s
,
AN
F
I
S
,
a
n
d
l
i
ne
a
r
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
i
n
a
pl
a
s
t
i
c
i
n
j
e
c
t
i
o
n
f
a
c
t
or
y
i
n
C
a
s
a
bl
a
n
c
a
,
M
o
r
o
c
c
o,
whi
c
h
h
a
s
be
e
n
c
h
o
s
e
n
a
s
t
h
e
e
x
p
e
r
i
m
e
n
t
a
l
s
i
t
e
f
o
r
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
.
T
h
e
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
a
l
r
e
s
u
l
t
s
a
c
hi
e
v
e
d
i
n
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
d
a
hi
g
h
de
gr
e
e
o
f
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2
5
0
2
-
4
7
52
E
ne
r
gy
bas
e
li
ne
mode
l
e
nhanc
e
d
bas
e
d
on
ar
ti
fi
c
ial
ne
ur
al
…
(
Y
oune
s
Ouaom
ar
)
1495
to
wa
r
ds
80%
a
n
d
e
xc
e
e
de
d
r
e
qu
i
r
e
m
e
n
t
s
a
t
t
h
e
pl
a
n
t
i
nv
e
s
t
i
ga
t
e
d
i
n
t
hi
s
wo
r
k.
T
h
e
pa
pe
r
i
s
s
t
r
uc
t
ur
e
d
a
s
f
o
l
l
o
ws
:
A
S
H
AR
E
a
n
d
I
P
M
VP
pr
oto
c
o
l
s
a
r
e
highl
i
g
h
t
e
d,
a
l
s
o
l
i
ne
a
r
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
,
A
N
F
I
S
a
n
d
AN
Ns
a
r
e
de
t
a
i
l
e
d
i
n
s
e
c
t
i
o
n
2.
I
n
s
e
c
t
i
o
n
3
e
l
a
b
o
r
a
t
e
s
t
h
e
n
u
m
e
r
i
c
a
l
r
e
s
u
l
t
s
w
i
t
h
d
i
s
c
us
s
i
o
n
f
o
l
l
o
w
e
d
by
a
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
v
e
c
o
n
c
l
u
s
i
o
n
i
n
t
h
e
f
i
na
l
s
e
c
t
i
o
n
.
2.
M
AT
E
RI
AL
S
AN
D
M
E
T
HO
DS
C
ur
r
e
n
t
l
y
,
M
&
V
i
nv
o
l
v
e
s
t
h
e
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
p
l
a
nni
ng
,
m
e
a
s
ur
e
m
e
n
t
,
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
da
t
a
to
a
ut
h
e
n
t
i
c
a
t
e
a
n
d
do
c
u
m
e
n
t
t
h
e
e
n
e
r
g
y
s
a
vi
ng
s
a
c
hi
e
v
e
d
i
n
a
s
p
e
c
i
f
i
c
f
a
c
il
i
t
y
t
h
r
o
ugh
t
h
e
i
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
E
C
M
[
8]
,
[
23
]
.
I
n
t
hi
s
r
e
ga
r
d,
e
c
o
n
o
m
i
e
s
a
r
e
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
by
c
o
m
pa
r
i
ng
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
r
e
c
o
r
de
d
b
e
f
o
r
e
a
n
d
a
f
t
e
r
pr
o
j
e
c
t
i
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
,
m
a
k
i
ng
a
ny
n
e
c
e
s
s
a
r
y
a
d
j
us
t
m
e
n
t
s
t
o
a
c
c
o
un
t
f
o
r
c
h
a
n
g
i
ng
c
o
n
d
i
t
i
o
ns
[
23]
.
A
s
a
n
il
l
us
t
r
a
t
i
o
n
,
F
i
gur
e
1
hi
g
h
li
g
h
t
s
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
u
m
pt
i
o
n
dur
i
n
g
t
h
e
r
e
f
e
r
e
n
c
e
pe
r
i
o
d
a
n
d
a
f
t
e
r
t
h
e
r
e
n
o
v
a
t
i
o
n
.
T
y
p
i
c
a
ll
y
,
t
h
e
pr
e
-
r
e
t
r
o
f
i
t
pe
r
i
o
d
r
e
f
e
r
r
e
d
to
t
h
e
pe
r
i
o
d
pr
e
c
e
d
i
n
g
t
h
e
i
ns
t
a
l
l
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
r
e
t
r
o
f
i
t
,
o
n
t
h
e
ot
h
e
r
h
a
n
d,
t
h
e
po
s
t
-
r
e
t
r
o
f
i
t
pe
r
i
o
d
r
e
f
e
r
r
e
d
t
o
t
h
e
pe
r
i
o
d
f
o
l
l
o
w
i
ng
t
h
e
E
C
M
s
i
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
.
I
n
li
ne
w
i
t
h
t
h
e
I
P
M
VP
pr
oto
c
o
l
,
t
h
e
M
&
V
c
a
l
c
u
l
a
t
i
o
n
i
nv
o
l
v
e
d
t
h
e
i
ni
t
i
a
l
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
a
r
e
f
e
r
e
n
c
e
e
n
e
r
g
y
m
o
de
l
.
T
hi
s
m
o
de
l
a
i
m
e
d
to
e
s
t
a
bl
i
s
h
t
h
e
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
b
e
t
we
e
n
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
a
n
d
i
n
de
pe
n
d
e
n
t
v
a
r
i
a
bl
e
s
t
h
r
o
ugh
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
a
n
a
ly
s
i
s
.
Ne
x
t
,
t
h
e
m
o
de
l
w
a
s
us
e
d
t
o
f
o
r
e
c
a
s
t
t
h
e
e
n
e
r
g
y
d
e
m
a
n
d
t
h
a
t
c
o
ul
d
h
a
v
e
t
a
ke
n
p
l
a
c
e
w
i
t
h
o
ut
m
o
de
r
ni
z
a
t
i
o
n
e
f
f
o
r
t
s
.
T
hi
s
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
,
kn
o
wn
a
s
t
h
e
a
dj
u
s
t
e
d
r
e
f
e
r
e
nc
e
e
n
e
r
g
y
,
wa
s
t
h
e
n
c
o
m
pa
r
e
d
w
i
t
h
a
c
t
ua
l
e
n
e
r
g
y
de
m
a
nd
dur
i
n
g
t
h
e
po
s
t
-
r
e
tr
o
f
i
t
p
h
a
s
e
i
n
o
r
de
r
to
qua
n
t
i
f
y
t
h
e
a
c
hi
e
v
e
d
e
n
e
r
g
y
s
a
vi
ngs
[
8
]
,
[
23]
.
F
i
gur
e
1.
M
&
V
c
o
n
c
e
pt
ua
l
s
t
r
uc
t
ur
e
2.
1.
Re
gr
e
s
s
ion
a
n
al
ys
is
Al
t
h
o
ugh
a
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
m
e
t
h
o
d
t
h
a
t
r
e
v
e
a
l
s
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
be
t
we
e
n
s
e
v
e
r
a
l
v
a
r
i
a
bl
e
s
,
whi
c
h
a
r
e
o
f
t
e
n
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
gr
a
phi
c
a
ll
y
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
e
v
a
l
ua
t
e
s
t
h
e
c
or
r
e
l
a
t
i
o
n
be
t
we
e
n
a
de
pe
n
de
n
t
a
n
d
a
n
i
n
d
e
pe
n
d
e
n
t
v
a
r
i
a
bl
e
.
A
s
o
u
t
l
i
ne
d
i
n
t
h
e
A
S
HR
A
E
gui
de
li
ne
s
,
t
h
e
a
ppr
o
a
c
h
i
s
s
u
mm
a
r
i
z
e
d
a
s
a
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
m
e
t
h
o
d
i
nv
o
l
v
i
ng
t
h
e
de
r
i
v
a
t
i
o
n
o
f
f
a
c
t
or
s
f
r
o
m
a
da
t
a
s
e
t
i
n
gu
i
de
li
ne
f
o
r
m
to
c
l
a
r
if
y
t
h
e
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
b
e
t
we
e
n
o
b
s
e
r
v
e
d
i
nde
pe
n
de
n
t
a
n
d
de
pe
n
de
n
t
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
,
us
ua
l
ly
i
nv
o
l
v
i
ng
e
n
e
r
g
y
-
r
e
l
a
t
e
d
v
a
l
u
e
s
[
24]
.
S
i
n
c
e
i
t
s
f
o
u
n
d
i
n
g
i
n
1894,
A
S
H
R
A
E
h
a
s
b
e
e
n
c
o
m
mi
t
ted
to
i
m
pr
o
vi
ng
b
u
il
d
i
n
g
s
y
s
t
e
m
s
t
h
r
o
ugh
r
e
s
e
a
r
c
h
,
t
h
e
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
s
t
a
n
da
r
ds
a
n
d
t
h
e
pu
bl
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
inf
o
r
m
a
t
i
v
e
r
e
s
o
ur
c
e
s
.
2.
1.
1.
S
im
p
l
e
r
e
g
r
e
s
s
ion
T
h
e
f
o
r
m
u
l
a
t
i
o
n
f
o
r
t
h
e
s
i
m
p
l
e
li
ne
a
r
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
i
s
:
=
1
+
2
1
(
1)
t
hi
s
e
qua
t
i
o
n
i
s
s
t
r
uc
t
ur
e
d
i
n
t
h
e
f
o
l
l
o
w
i
ng
m
a
nn
e
r
:
y
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
de
pe
n
de
n
t
v
a
r
i
a
bl
e
v
a
l
u
e
,
β
1
s
i
g
nif
i
e
s
t
h
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
de
t
e
r
m
i
n
i
ng
t
h
e
y
-
i
n
t
e
r
c
e
pt
,
β
2
de
n
ot
e
s
th
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
z
i
ng
t
h
e
l
i
ne
a
r
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
p
w
i
t
h
t
h
e
i
nde
pe
n
de
n
t
v
a
r
i
a
bl
e
,
a
n
d
X
1
c
or
r
e
s
po
n
ds
to
t
h
e
v
a
l
ue
o
f
t
h
e
i
n
de
p
e
n
de
n
t
v
a
r
i
a
bl
e
.
2.
2.
Ar
t
if
icial
n
e
u
r
a
l
n
e
t
wor
k
s
ap
p
r
oac
h
T
h
e
ne
ur
a
l
f
e
e
d
-
f
o
r
wa
r
d
m
o
de
l
i
s
a
f
u
n
da
m
e
n
t
a
l
f
o
r
m
o
f
AN
N
a
n
d
i
nv
o
l
ve
s
a
u
ni
d
i
r
e
c
t
i
o
na
l
f
l
o
w
o
f
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
.
T
hi
s
i
n
d
i
c
a
t
e
s
t
h
a
t
da
t
a
m
o
v
e
s
f
r
o
m
t
h
e
i
n
put
l
a
y
e
r
t
h
r
o
ugh
t
h
e
hi
dde
n
l
a
y
e
r
s
,
e
v
e
n
t
ua
l
ly
r
e
a
c
hi
ng
t
h
e
o
ut
pu
t
l
a
y
e
r
.
T
hi
s
i
s
t
h
e
m
o
s
t
b
a
s
i
c
a
n
d
w
i
de
s
pr
e
a
d
n
e
ur
a
l
ne
t
wor
k
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
.
Ge
n
e
r
a
ll
y
o
r
ga
ni
z
e
d
i
n
l
a
y
e
r
s
,
t
hi
s
s
t
r
uc
t
ur
e
i
s
c
o
m
m
o
nl
y
r
e
f
e
r
r
e
d
to
a
s
a
m
u
l
t
i
l
a
y
e
r
pe
r
c
e
pt
r
o
n
(
M
L
P
)
[
25]
.
F
i
gur
e
2
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
6
,
N
o
.
3
,
De
c
em
b
e
r
20
24
:
1
493
-
1
502
1496
pr
o
vi
de
s
a
n
i
ll
us
t
r
a
t
i
o
n
o
f
a
f
e
e
d
-
f
o
r
wa
r
d
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
.
W
i
t
hi
n
a
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k,
e
v
e
r
y
n
o
de
s
e
r
v
e
s
a
s
a
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
e
l
e
m
e
n
t
h
o
us
i
n
g
a
we
i
g
h
t
a
n
d
s
u
mm
a
t
i
o
n
f
u
nc
t
i
o
n
,
s
uc
c
e
e
de
d
by
a
n
o
nli
ne
a
r
i
t
y
,
a
s
d
e
p
i
c
t
e
d
i
n
F
i
gur
e
3.
F
i
gur
e
2.
E
s
s
e
n
t
i
a
l
l
a
y
o
ut
o
f
a
M
L
P
F
i
gur
e
3.
S
i
n
g
l
e
ne
ur
o
n
w
i
t
h
N
i
n
put
s
T
h
e
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
c
a
l
c
u
l
a
t
i
o
n
c
a
n
b
e
e
x
pr
e
s
s
e
d
a
s
(
2)
:
=
(
∑
=
1
)
(
2)
h
e
r
e
,
O
i
de
n
o
t
e
s
t
h
e
n
e
ur
o
n
i
o
u
t
pu
t
,
f
(
.
)
r
e
pr
e
s
e
n
ts
t
h
e
t
r
a
n
s
f
e
r
f
u
nc
t
i
o
n
,
w
ij
s
i
g
nif
i
e
s
t
h
e
c
o
n
n
e
c
t
i
o
n
we
i
g
h
t
b
e
t
we
e
n
n
e
ur
o
n
s
i
a
n
d
j
,
a
n
d
x
j
i
s
t
h
e
n
e
ur
o
n
j
i
n
put
s
i
g
n
a
l
.
T
h
e
o
v
e
r
a
l
l
t
r
a
i
ni
ng
pr
o
c
e
s
s
f
o
r
t
h
e
n
e
t
wo
r
k
i
nv
o
l
ve
s
t
h
r
e
e
m
a
i
n
s
t
e
ps
:
pa
s
s
i
ng
t
h
e
i
n
put
s
i
g
n
a
l
t
h
r
o
ugh
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
,
pr
o
pa
ga
t
i
n
g
t
h
e
e
r
r
o
r
b
a
c
kwa
r
d,
a
n
d
r
e
f
i
n
i
ng
t
h
e
we
i
g
h
t
s
.
T
h
e
ba
c
kpr
o
pa
ga
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
a
im
s
t
o
e
n
h
a
n
c
e
t
h
e
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k’
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
by
mi
n
im
i
z
i
ng
t
h
e
tot
a
l
e
r
r
o
r
,
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
a
s
(
3)
:
=
1
2
∑
∑
[
−
]
2
(
3)
i
n
t
hi
s
f
o
r
m
u
l
a
,
E
i
s
t
h
e
m
e
a
n
s
qua
r
e
v
a
l
ue
,
p
i
s
t
he
m
a
xim
u
m
n
u
m
be
r
o
f
n
e
ur
o
n
pa
tt
e
r
n
s
i
m
p
l
e
m
e
n
t
e
d,
d
jp
i
s
t
h
e
e
x
pe
c
t
e
d
o
u
t
pu
t
o
f
t
h
e
j
t
h
n
e
ur
o
n
whe
n
t
h
e
pt
h
i
s
s
e
l
e
c
t
e
d,
a
n
d
j
p
i
s
t
h
e
t
a
r
ge
t
o
u
t
pu
t
o
f
t
h
e
j
t
h
n
e
u
r
o
n
.
2.
3.
Adap
t
ive
n
e
u
r
o
-
f
u
z
z
y
in
f
e
r
e
n
c
e
s
ys
t
e
m
A
N
F
I
S
i
s
a
ne
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
de
s
i
g
n
e
d
f
o
r
a
da
p
ti
ve
l
e
a
r
ni
ng.
I
n
t
r
o
duc
e
d
by
J
a
n
g
i
n
1993
[
26]
,
i
t
i
n
t
e
gr
a
t
e
s
n
e
ur
o
-
f
uz
z
y
pr
i
n
c
i
p
l
e
s
w
i
t
h
a
l
e
a
r
ni
n
g
a
l
go
r
i
t
hm
.
T
hi
s
s
y
s
t
e
m
i
s
a
d
e
pt
a
t
h
a
n
d
li
ng
n
o
nli
n
e
a
r
da
t
a
,
c
o
m
m
o
nly
e
n
c
o
un
t
e
r
e
d
i
n
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
a
pp
li
c
a
t
i
o
n
s
,
by
t
r
a
ns
f
o
r
m
i
ng
a
n
o
nli
ne
a
r
i
nput
v
e
c
to
r
i
nto
s
c
a
l
a
r
o
u
t
pu
t
s
.
On
e
o
f
t
h
e
s
tr
e
n
gt
h
s
o
f
t
h
e
A
N
F
I
S
i
s
i
t
s
a
bil
i
t
y
t
o
us
e
n
u
m
e
r
i
c
a
l
v
a
l
ue
s
a
s
we
ll
a
s
v
e
r
b
a
l
e
xpr
e
s
s
i
o
n
s
[
27]
.
T
h
e
A
N
F
I
S
f
r
a
m
e
wo
r
k
r
e
l
i
e
s
o
n
i
f
-
t
h
e
n
r
u
l
e
s
,
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
by
‘
i
f
i
s
a
l
p
ha
a
n
d
i
s
b
e
t
a
t
h
e
n
=(
,
),
’
wh
e
r
e
a
l
p
ha
a
n
d
e
t
a
r
e
pr
e
s
e
n
t
f
u
z
z
y
l
a
b
e
l
s
,
a
n
d
i
s
a
c
r
i
s
p
f
u
nc
t
i
o
n
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
i
t
i
nc
o
r
p
o
r
a
t
e
s
i
n
put
-
o
u
t
pu
t
da
t
a
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
a
n
d
un
de
r
go
e
s
t
r
a
i
ni
ng
t
h
r
ough
t
h
e
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
o
f
a
n
A
NN
l
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
.
T
h
e
AN
F
I
S
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
h
a
s
f
i
ve
l
a
y
e
r
s
:
f
uz
z
y
,
pr
o
duc
t,
n
or
m
a
l
i
s
e
d,
de
f
uz
z
if
i
c
a
t
i
o
n
,
a
n
d
o
ut
pu
t
l
a
y
e
r
s
[
28]
.
I
t
c
a
n
b
e
de
s
c
r
i
b
e
d
a
s
f
o
l
l
o
ws
[
26]
:
I
n
t
h
e
i
ni
t
i
a
l
l
a
y
e
r
,
m
e
m
be
r
s
hi
p
f
u
n
c
t
i
o
ns
a
r
e
e
mp
l
o
y
e
d,
w
i
t
h
t
r
i
a
n
gu
l
a
r
a
n
d
b
e
ll
-
s
h
a
pe
d
f
u
n
c
t
i
o
n
s
b
e
i
ng
t
h
e
m
o
s
t
pr
e
v
a
l
e
n
t
.
T
h
e
s
e
c
o
n
d
l
a
y
e
r
i
s
t
a
s
ke
d
w
i
t
h
pr
o
duc
i
n
g
t
h
e
f
i
r
i
n
g
s
t
r
e
n
gt
h
s
c
or
r
e
s
po
n
d
i
n
g
to
t
h
e
de
f
i
ne
d
r
u
l
e
s
.
T
h
e
t
hi
r
d
l
a
y
e
r
pr
e
s
e
n
t
s
o
u
t
pu
t
s
c
a
l
l
e
d
n
o
r
m
a
li
s
e
d
s
t
r
e
n
gt
h
s
.
I
n
t
h
e
f
o
ur
t
h
l
a
y
e
r
,
t
h
e
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
f
i
r
i
n
g
s
t
r
e
n
gt
h
s
un
de
r
go
n
o
r
m
a
li
z
a
t
i
o
n
,
a
c
hi
e
v
e
d
by
d
i
vi
d
i
ng
e
a
c
h
va
l
u
e
by
t
h
e
c
u
m
u
l
a
t
i
v
e
f
i
r
i
ng
s
t
r
e
n
gt
h
i
n
put
s
.
T
h
e
o
u
t
c
om
e
i
s
t
h
e
n
o
r
m
a
li
z
e
d
s
t
r
e
n
gt
h
de
n
o
t
e
d
by
‘
w.
’
T
h
e
f
i
f
t
h
l
a
y
e
r
c
a
l
c
u
l
a
t
e
s
t
h
e
s
i
m
p
l
e
s
u
m
o
f
t
h
e
o
u
tput
s
f
r
o
m
t
h
e
f
o
ur
t
h
l
a
y
e
r
.
2.
4.
P
e
r
f
o
r
m
an
c
e
m
e
t
r
ics
2.
4.
1.
Coe
f
f
icie
n
t
of
var
iat
ion
of
t
h
e
r
oot
m
e
an
s
q
u
ar
e
e
r
r
o
r
T
h
e
e
x
t
e
n
t
o
f
e
r
r
or
s
’
v
a
r
i
a
bi
li
t
y
i
n
t
h
e
r
e
c
o
r
de
d
a
n
d
m
o
de
l
l
e
d
da
t
a
i
s
a
s
s
e
s
s
e
d,
o
f
f
e
r
i
ng
i
n
s
i
g
h
t
s
i
n
t
o
t
h
e
m
o
de
l
’
s
c
a
pa
bil
i
t
y
t
o
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
f
o
r
e
c
a
s
t
t
h
e
ge
n
e
r
a
l
l
o
a
d
pa
t
t
e
r
n
e
vi
de
n
t
w
i
t
hi
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
[
2
9]
.
T
h
i
s
m
e
t
r
i
c
s
e
r
ve
s
a
s
a
m
e
a
s
ur
e
to
qua
n
t
i
f
y
m
o
de
ll
i
ng
e
r
r
o
r
s
,
a
l
i
g
ni
ng
w
i
t
h
b
ot
h
t
h
e
A
S
HR
A
E
gui
d
e
l
i
ne
s
[
24]
a
n
d
t
h
e
I
P
M
VP
[
8
]
,
[
23]
.
T
h
e
f
o
r
m
u
l
a
f
o
r
t
hi
s
m
e
t
r
i
c
i
s
o
u
t
l
i
n
e
d
a
s
(
4)
:
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2
5
0
2
-
4
7
52
E
ne
r
gy
bas
e
li
ne
mode
l
e
nhanc
e
d
bas
e
d
on
ar
ti
fi
c
ial
ne
ur
al
…
(
Y
oune
s
Ouaom
ar
)
1497
(
(
%
)
)
=
1
√
∑
(
)
2
=
1
−
−
1
∗
100
(4
)
i
n
(
4)
,
m
i
s
i
g
nif
i
e
s
t
h
e
o
b
s
e
r
v
e
d
o
r
a
c
t
ua
l
va
l
ue
,
S
i
r
e
p
r
e
s
e
n
t
s
t
h
e
f
o
r
e
c
a
s
t
e
d
v
a
l
ue
,
̅
de
n
o
t
e
s
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
a
c
t
ua
l
v
a
l
ue
,
p
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
e
x
p
l
a
n
a
t
o
r
y
v
a
r
i
a
bles
n
u
m
be
r
c
o
ns
i
de
r
e
d
i
n
t
h
e
m
o
de
l
,
a
n
d
n
c
o
r
r
e
s
po
n
ds
to
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
n
u
m
be
r
m
a
de
dur
i
n
g
t
h
e
a
na
ly
s
i
s
pe
r
i
o
d.
2.
4.
2.
Coe
f
f
icie
n
t
of
d
e
t
e
r
m
in
at
ion
(
R²)
T
hi
s
m
e
t
r
i
c
r
e
f
l
e
c
t
s
t
h
e
de
gr
e
e
to
whi
c
h
t
h
e
f
o
r
e
c
a
s
t
e
d
v
a
l
ue
s
a
l
i
g
n
w
i
t
h
t
h
e
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
l
i
ne
o
f
t
h
e
o
b
s
e
r
v
e
d
v
a
l
u
e
s
.
T
hi
s
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
m
e
t
r
i
c
s
e
r
v
e
s
a
s
a
c
o
m
m
o
n
i
nd
i
c
a
t
o
r
f
o
r
a
s
s
e
s
s
i
ng
m
o
de
l
u
nc
e
r
t
a
i
n
t
y
.
R
a
n
g
i
n
g
be
t
we
e
n
0.
00
a
n
d
1
.
00,
a
gr
e
a
t
e
r
v
a
l
ue
r
e
f
l
e
c
t
s
a
s
tr
o
n
ge
r
c
o
r
r
e
s
p
o
n
de
nc
e
b
e
t
we
e
n
s
im
u
lat
e
d
a
n
d
m
e
a
s
ur
e
d
v
a
l
ue
s
,
whil
e
s
m
a
ll
e
r
v
a
l
u
e
s
i
n
d
i
c
a
t
e
a
l
e
s
s
f
a
v
o
ur
a
bl
e
a
li
g
nm
e
n
t
.
T
h
e
A
S
H
R
A
E
Ha
n
d
boo
k
[
24]
a
n
d
I
P
M
VP
[
8
]
,
[
23
]
b
ot
h
a
dv
o
c
a
t
e
f
o
r
a
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
o
f
de
t
e
r
m
i
na
t
i
o
n
(
R
²)
i
n
c
a
l
i
br
a
t
e
d
m
o
de
l
s
t
o
b
e
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
a
b
o
v
e
0.
75.
2
=
(
∑
−
∑
∑
=
1
=
1
=
1
√
(
∑
2
=
1
−
(
∑
)
2
)
(
∑
2
=
1
−
(
∑
)
2
)
=
1
=
1
)
2
(5
)
T
hi
s
m
e
t
r
i
c
i
s
de
f
i
ne
d
a
s
t
h
e
pr
o
p
o
r
t
i
o
n
o
f
t
h
e
e
x
p
la
i
n
e
d
v
a
r
i
a
t
i
o
n
t
o
t
h
e
tot
a
l
va
r
i
a
t
i
o
n
:
2
=
=
1
−
2
=
=
1
−
(
6
)
h
e
r
e
,
S
S
R
s
i
g
ni
f
i
e
s
t
h
e
e
x
p
l
a
i
ne
d
v
a
r
i
a
t
i
o
n
:
=
∑
(
̂
−
̅
)
2
.
=
1
(
7)
S
S
T
s
i
g
nif
i
e
s
t
h
e
g
l
o
b
a
l
v
a
r
i
a
t
i
o
n
:
=
∑
(
−
̅
)
2
=
1
.
(
8)
wh
e
r
e
yi
i
s
t
h
e
o
b
s
e
r
v
e
d
va
l
ue
,
a
n
d
̅
i
s
t
h
e
m
e
a
n
o
f
t
h
e
o
b
s
e
r
v
e
d
v
a
l
u
e
.
SSE
s
i
g
nif
i
e
s
t
h
e
r
e
s
i
du
a
l
v
a
r
i
a
t
i
o
n
:
=
∑
(
−
̂
)
2
=
1
(
9)
wh
e
r
e
̂
i
s
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
e
d
v
a
l
ue
f
r
o
m
t
h
e
m
o
de
l
.
3.
RE
S
UL
T
S
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ON
I
n
t
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
,
e
x
pe
r
im
e
n
t
a
l
a
n
d
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
s
im
u
l
a
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
a
r
e
a
na
l
y
z
e
d
to
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
ly
e
v
a
l
ua
t
e
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
t
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
c
r
i
t
e
r
i
a
h
a
ve
b
e
e
n
ke
pt
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
wi
t
h
t
h
o
s
e
s
pe
c
i
f
i
e
d
by
Z
h
a
o
a
n
d
M
a
go
u
l
e
s
[
11]
un
de
r
t
h
e
s
a
m
e
c
o
n
d
i
t
i
o
ns
:
No
E
C
M
wa
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
i
n
t
h
e
m
a
n
u
f
a
c
t
ur
i
n
g
p
l
a
nt
dur
i
n
g
t
h
e
a
n
a
ly
s
i
s
pe
r
i
o
d.
Dur
i
n
g
t
h
e
a
n
a
ly
s
i
s
p
e
r
i
o
d,
t
h
e
r
e
we
r
e
n
o
a
l
t
e
r
a
t
i
on
s
t
o
t
h
e
b
u
il
d
i
ng
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
.
3.
1.
Dat
a
c
ol
l
e
c
t
ion
p
r
oc
e
s
s
T
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
c
a
s
e
s
t
udy
i
n
t
hi
s
wo
r
k
i
nv
o
l
v
e
d
a
p
l
a
s
t
i
c
i
nj
e
c
t
i
o
n
pl
a
n
t
b
a
s
e
d
i
n
M
o
r
o
c
c
o,
de
di
c
a
t
e
d
to
t
h
e
pr
o
duc
t
i
o
n
a
n
d
m
a
r
ke
t
i
n
g
o
f
e
l
e
c
t
r
i
c
a
l
c
o
m
po
n
e
n
t
s
.
T
h
e
s
i
t
e
o
c
c
upi
e
s
a
n
a
r
e
a
o
f
15,
000
s
qua
r
e
m
e
t
e
r
s
a
n
d
h
a
s
a
wo
r
kf
o
r
c
e
o
f
o
v
e
r
700.
T
h
e
a
na
l
y
t
i
c
a
l
w
o
r
k
u
t
i
l
i
z
e
d
a
da
t
a
s
e
t
c
o
v
e
r
i
n
g
29
m
o
n
t
hs
,
w
i
t
h
t
h
e
pur
po
s
e
o
f
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
t
h
e
f
u
n
da
m
e
n
t
a
l
e
ne
r
g
y
m
o
de
l
(
y
)
a
s
a
f
u
n
c
t
i
o
n
o
f
p
l
a
n
t
pr
o
duc
t
i
o
n
.
T
h
e
m
o
s
t
c
o
m
p
l
e
x
a
s
pe
c
t
o
f
t
hi
s
c
a
s
e
o
f
s
t
ud
y
i
s
t
h
e
f
a
c
t
t
h
a
t
t
h
e
o
nl
y
da
t
a
a
va
i
l
a
bl
e
wa
s
t
h
a
t
o
f
pr
o
duc
t
i
o
n
i
n
t
o
n
n
e
s
.
T
he
da
t
a
s
e
t
yi
e
l
de
d
29
o
b
s
e
r
va
t
i
o
n
s
,
a
s
i
ll
us
t
r
a
t
e
d
i
n
T
a
bl
e
2.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
6
,
N
o
.
3
,
De
c
em
b
e
r
20
24
:
1
493
-
1
502
1498
T
a
bl
e
2.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
us
e
d
i
n
t
hi
s
s
t
ud
y
D
a
te
M
e
ta
ll
ic
pa
r
ts
C
o
ns
umpt
i
o
n (
k
W
h)
J
a
nua
r
y
17
20,542
807,280
F
e
br
ua
r
y
17
19,003
789,337
M
a
r
c
h 17
21,517
827,477
A
pr
il
17
22,959
792,416
M
a
y
17
20,965
833,008
J
une
17
20,377
742,018
J
ul
y
17
17,390
709,626
A
ugus
t
17
21,494
775,199
S
e
pt
e
mb
e
r
17
10,613
423,766
O
c
t
o
b
e
r
17
14,964
646,502
N
ove
mb
e
r
17
20,427
803,569
D
e
c
e
mb
e
r
17
22,079
858,310
J
a
nua
r
y
18
22,485
813,176
F
e
br
ua
r
y
18
19,539
739,084
M
a
r
c
h 18
20,814
760,202
A
pr
il
18
20,708
718,782
M
a
y
18
19,370
693,324
J
une
18
11,891
505,661
J
ul
y
18
20,194
716,072
A
ugus
t
18
19,836
708,668
S
e
pt
e
mb
e
r
18
18,939
669,566
O
c
t
o
b
e
r
18
19,903
701,955
N
ove
mb
e
r
18
19,860
769,570
D
e
c
e
mb
e
r
18
19,776
786,366
J
a
nua
r
y
19
20,045
795,384
F
e
br
ua
r
y
19
18,840
761,426
M
a
r
c
h 19
19,862
822,813
A
pr
il
19
20,017
797,213
M
a
y
19
21,120
516,649
3.
2.
Re
s
u
l
t
s
of
t
h
e
S
L
R,
AN
N
,
an
d
AN
F
I
S
3.
2.
1.
S
L
R
m
od
e
l
T
o
f
o
r
e
c
a
s
t
t
h
e
e
n
e
r
g
y
de
m
a
n
d,
t
h
e
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
e
qu
a
t
i
o
n
pr
o
vi
de
d
i
n
(
10)
i
s
e
m
p
l
o
y
e
d.
=
28
.
54
1
+
177
,
362
(
10)
T
h
e
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
a
na
ly
s
i
s
r
e
s
u
l
t
s
a
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
F
i
g
ur
e
4.
F
i
gur
e
4.
R
e
gr
e
s
s
i
o
n
f
i
t
t
e
d
r
e
s
po
n
s
e
s
v
e
r
s
us
t
h
e
c
o
r
r
e
s
po
n
d
i
n
g
t
a
r
ge
t
s
3.
2.
2.
AN
N
m
od
e
l
(
f
e
e
d
f
o
r
wa
r
d
n
e
u
r
a
l
n
e
t
wo
r
k
s
)
T
h
e
f
e
e
d
-
f
o
r
wa
r
d
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
i
s
a
f
u
n
d
a
m
e
n
t
a
l
t
y
pe
o
f
A
NN
,
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
z
e
d
by
a
uni
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
f
l
o
w
o
f
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
.
Da
t
a
p
r
o
gr
e
s
s
e
s
f
r
o
m
t
h
e
i
n
p
ut
l
a
y
e
r
,
t
h
r
o
ugh
t
h
e
hi
dd
e
n
l
a
y
e
r
s
,
a
n
d
u
l
t
i
m
a
t
e
l
y
r
e
a
c
h
e
s
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2
5
0
2
-
4
7
52
E
ne
r
gy
bas
e
li
ne
mode
l
e
nhanc
e
d
bas
e
d
on
ar
ti
fi
c
ial
ne
ur
al
…
(
Y
oune
s
Ouaom
ar
)
1499
t
h
e
o
u
t
pu
t
l
a
y
e
r
.
T
hi
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
m
o
s
t
b
a
s
i
c
a
n
d
w
i
de
ly
us
e
d
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
i
n
n
e
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
ks
.
I
n
t
hi
s
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
,
n
o
de
s
a
r
e
c
o
n
n
e
c
t
e
d
by
we
i
g
h
t
e
d
c
onn
e
c
t
i
o
ns
a
n
d
u
s
e
a
n
a
c
t
i
va
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
n
to
p
r
o
pa
ga
t
e
t
h
e
i
r
s
i
g
na
l
s
t
o
t
h
e
o
u
t
pu
t
l
a
y
e
r
.
I
t
i
s
r
e
c
o
gni
z
e
d
a
s
a
n
e
f
f
e
c
t
i
ve
ne
t
wor
k
f
o
r
c
ur
v
e
f
i
t
t
i
n
g
a
n
d
i
s
c
o
n
s
i
de
r
e
d
o
n
e
o
f
t
h
e
m
o
r
e
r
o
b
us
t
m
o
de
l
s
t
h
a
t
d
o
e
s
n
ot
r
e
qui
r
e
a
v
a
li
da
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
.
S
e
v
e
r
a
l
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
s
we
r
e
t
r
a
i
n
e
d,
a
nd
t
h
e
o
p
t
i
m
a
l
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
de
v
e
l
o
pe
d
us
i
n
g
M
A
T
L
A
B
i
s
i
ll
us
t
r
a
t
e
d
i
n
F
i
gur
e
5.
A
s
s
h
o
wn
i
n
F
i
gur
e
5,
t
h
e
i
n
put
o
f
t
h
e
A
NN
f
r
a
m
e
wo
r
k
i
s
t
h
e
m
e
t
a
l
li
c
pa
r
t
,
a
n
d
t
h
e
o
u
tpu
t
i
s
t
h
e
e
l
e
c
t
r
i
c
a
l
po
we
r
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
.
F
i
gur
e
5.
A
NN
s
t
r
uc
t
ur
e
3.
2.
3.
AN
F
I
S
m
od
e
l
T
hi
s
wo
r
k
de
v
e
l
o
pe
d
a
n
A
N
F
I
S
m
o
de
l
i
n
M
A
T
L
A
B
to
f
o
r
e
c
a
s
t
t
h
e
p
l
a
n
t
’
s
e
ne
r
g
y
r
e
qu
i
r
e
m
e
n
t
s
,
b
a
s
e
d
o
n
S
uge
n
o
’
s
f
uz
z
y
i
nf
e
r
e
n
c
e
a
l
go
r
i
t
hm
.
T
he
m
o
de
l
i
nc
l
ude
s
a
n
i
n
put
v
a
r
i
a
bl
e
,
“
p
r
o
duc
t
i
o
n
”
,
a
n
d
a
n
o
u
t
pu
t
v
a
r
i
a
bl
e
,
“
e
n
e
r
g
y
de
m
a
n
d”
.
F
i
gur
e
6
de
s
c
r
i
b
e
s
t
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
o
f
t
h
e
s
ugge
s
t
e
d
m
o
de
l
.
F
i
gur
e
6.
A
NF
I
S
m
o
de
l
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
6
,
N
o
.
3
,
De
c
em
b
e
r
20
24
:
1
493
-
1
502
1500
3.
2.
4.
F
or
e
c
a
s
t
in
g
ac
c
u
r
ac
y
e
va
l
u
at
ion
T
a
bl
e
3
s
u
m
m
a
r
i
s
e
s
t
h
e
R
²
a
n
d
r
oot
-
m
e
a
n
-
s
qua
r
e
e
r
r
o
r
(
R
M
S
E
)
r
e
s
ul
t
s
f
o
r
t
h
e
de
v
e
l
o
pe
d
e
ne
r
g
y
b
a
s
e
li
ne
m
o
de
l
s
.
I
n
t
h
e
l
i
ne
a
r
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
a
n
a
ly
s
i
s
,
t
h
e
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
wa
s
l
o
we
r
t
h
a
n
75%
b
e
c
a
u
s
e
o
f
poo
r
da
t
a
qua
l
i
t
y
.
F
o
l
l
o
w
i
ng
t
h
e
I
P
M
VP,
m
a
n
a
ge
r
s
m
u
s
t
go
de
e
pe
r
a
n
d
a
n
a
ly
s
e
o
t
h
e
r
e
x
p
l
a
n
a
t
or
y
v
a
r
i
a
bl
e
s
.
T
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
t
h
e
e
n
e
r
g
y
m
o
de
l
i
s
a
ga
i
n
a
c
l
e
a
r
b
a
r
r
i
e
r
f
o
r
de
c
i
s
i
o
n
m
a
ke
r
s
.
Ho
we
v
e
r
,
pr
o
duc
t
i
o
n
r
e
po
r
t
s
pr
o
vi
de
da
t
a
o
n
t
h
e
m
i
x
a
n
d
qua
n
t
i
t
i
e
s
,
whi
c
h
mea
ns
t
h
a
t
m
a
n
a
g
e
r
s
ne
e
d
to
l
o
o
k
f
o
r
e
x
t
e
r
n
a
l
e
x
p
l
a
n
a
t
o
r
y
v
a
r
i
a
bl
e
s
,
s
uc
h
a
s
c
o
o
l
i
ng
de
gr
e
e
da
y
s
,
tr
a
c
e
a
bil
i
t
y
o
f
t
h
e
pr
o
duc
t
i
o
n
m
i
x,
to
c
o
n
f
i
r
m
t
h
e
b
us
i
ne
s
s
c
a
s
e
.
T
h
e
AN
F
I
S
m
o
de
l
b
o
o
s
t
e
d
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
t
h
e
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
by
30%
(
R
²=
69.
26%
)
.
Ho
we
v
e
r
,
poor
da
t
a
qua
l
i
t
y
pr
e
v
e
n
t
e
d
us
f
r
o
m
ob
t
a
i
ni
ng
a
n
R
²
v
a
l
ue
hi
g
h
e
r
t
h
a
n
75%
.
T
h
e
M
&V
pr
o
j
e
c
t
t
e
a
m
m
us
t
a
l
wa
y
s
s
e
a
r
c
h
f
o
r
ot
h
e
r
e
x
p
l
a
n
a
t
o
r
y
v
a
r
i
a
bl
e
s
,
w
hi
c
h
i
s
c
o
m
p
li
c
a
t
e
d.
T
h
us
,
t
h
e
A
NN
pr
o
vi
de
d
a
m
o
de
l
w
i
t
h
a
hi
g
he
r
R
²>
97%
a
n
d
a
l
o
we
r
C
V(
R
M
S
E
)
<
8%
.
T
a
bl
e
3.
C
o
m
pa
r
a
t
i
ve
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
c
o
n
s
t
r
uc
t
e
d
m
o
de
l
s
M
o
de
l
R²
R
M
S
E
R
e
gr
e
s
s
io
n
53.44%
8.92%
A
N
F
I
S
69.26%
8.81%
ANN
97.86%
7.70%
Ho
we
v
e
r
,
t
h
e
A
N
N
m
o
de
l
pr
o
vi
d
e
d
a
n
a
c
c
ur
a
te
a
n
d
s
im
p
l
e
m
o
de
l
i
n
w
hi
c
h
o
t
h
e
r
e
x
p
l
a
n
a
t
or
y
v
a
r
i
a
bl
e
s
we
r
e
u
nn
e
c
e
s
s
a
r
y
.
T
hi
s
pa
pe
r
o
ut
l
i
ne
d
a
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
a
s
ur
e
s
R
²
a
n
d
C
V(
R
M
S
E
)
whi
c
h
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
d
t
h
a
t
t
h
e
n
e
ur
a
l
m
o
de
l
n
o
t
o
nl
y
pr
o
vi
de
s
a
s
i
m
p
l
e
c
o
nc
e
pt
f
o
r
de
f
i
n
i
ng
t
h
e
ba
s
i
c
e
n
e
r
g
y
m
o
de
l
,
i
t
a
l
s
o
pr
o
v
i
d
e
s
gr
e
a
t
e
r
a
c
c
ur
a
c
y
t
h
a
n
t
h
e
A
NF
I
S
a
n
d
l
i
ne
a
r
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
s
.
F
i
gur
e
7
o
f
f
e
r
s
a
de
t
a
i
l
e
d
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
t
h
e
d
i
f
f
e
r
e
n
t
m
o
de
l
s
.
T
h
e
e
n
e
r
g
y
r
e
f
e
r
e
n
c
e
m
o
de
l
s
ge
n
e
r
a
t
e
d
s
h
o
w
t
h
a
t
t
h
e
A
N
N
m
o
de
l
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
m
o
s
t
a
c
c
ur
a
t
e
r
e
s
ul
t
s
c
o
m
p
a
r
e
d
w
i
t
h
t
h
e
ot
h
e
r
m
o
de
l
s
,
a
n
d
f
o
r
l
i
ne
a
r
r
e
gr
e
s
s
i
o
n,
a
n
d
t
h
e
A
N
F
I
S
s
y
s
t
e
m
:
t
h
e
y
b
e
h
a
v
e
i
n
a
s
i
mi
l
a
r
wa
y
w
i
t
h
hi
g
h
e
r
r
e
l
i
a
bil
i
t
y
f
o
r
t
h
e
A
N
F
I
S
m
o
de
l
.
F
i
gu
r
e
7.
C
o
m
pa
r
i
s
o
n
a
m
o
n
g
t
h
e
A
NN
,
l
i
ne
a
r
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
,
a
n
d
a
da
pt
i
v
e
n
e
ur
o
-
f
uz
z
y
i
nf
e
r
e
n
c
e
s
y
s
t
e
m
4.
CONC
L
USI
ON
T
hi
s
pa
pe
r
h
a
s
de
v
e
l
o
pe
d
a
n
e
w
a
n
a
ly
s
i
s
pr
o
c
e
s
s
ba
s
e
d
o
n
li
ne
a
r
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
,
A
NN
a
n
d
A
N
F
I
S
m
o
de
l
s
t
o
e
v
a
l
ua
t
e
de
m
a
n
d
f
o
r
e
n
e
r
g
y
i
n
a
m
a
nu
f
a
c
t
ur
i
n
g
p
l
a
n
t
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
z
e
d
by
a
l
a
c
k
o
f
da
t
a
(
c
oo
l
i
ng
de
gr
e
e
-
da
y
s
a
n
d
t
r
a
c
e
a
bi
li
t
y
o
f
t
h
e
pr
o
duc
t
i
o
n
m
i
x)
.
I
n
t
hi
s
r
e
s
pe
c
t
,
n
u
m
e
r
i
c
a
l
s
im
u
l
a
t
i
o
n
s
a
r
e
r
e
p
o
r
ted
us
i
n
g
pr
o
duc
t
i
o
n
(
i
n
t
o
n
n
e
s
)
a
s
a
n
I
n
put
pa
r
a
m
e
t
e
r
a
nd
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
a
s
a
n
o
u
t
pu
t
pa
r
a
m
e
t
e
r
.
Ho
we
v
e
r
,
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
h
a
s
b
e
e
n
a
s
s
e
s
s
e
d
o
n
t
h
e
b
a
s
i
s
o
f
t
h
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
i
nd
i
c
a
t
o
r
s
R
²
a
n
d
C
V(
R
M
S
E
)
.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
t
h
e
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
R
²
a
n
d
C
V(
R
M
S
E
)
v
a
l
ue
s
o
b
t
a
i
n
e
d
w
i
t
h
A
NN
a
r
e
97.
86%
a
n
d
7.
70%
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
.
W
h
e
r
e
a
s
t
h
e
R
²
a
n
d
C
V(
R
M
S
E
)
o
f
t
h
e
A
N
F
I
S
m
o
de
l
a
r
e
69.
26%
a
n
d
8.
81%
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
,
a
n
d
t
h
o
s
e
o
f
t
h
e
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
53.
44%
a
n
d
8.
92%
.
C
o
n
s
e
que
n
t
l
y
,
t
h
e
AN
N
-
b
a
s
e
d
m
o
de
l
o
u
t
pe
r
f
o
r
m
s
b
o
t
h
t
h
e
A
NF
I
S
a
n
d
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
s
f
o
r
e
s
t
i
m
a
t
i
n
g
e
n
e
r
g
y
de
m
a
n
d
i
n
s
im
il
a
r
m
a
n
u
f
a
c
t
ur
i
n
g
pl
a
n
t
s
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
o
b
t
a
i
n
e
d
i
nd
i
c
a
t
e
t
h
a
t
A
NN
s
a
r
e
m
o
r
e
pr
a
c
t
i
c
a
l
t
h
a
n
li
ne
a
r
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
a
n
d
AN
F
I
S
f
o
r
m
o
de
l
li
ng
ba
s
i
c
e
n
e
r
g
y
de
m
a
n
d,
a
n
d
ha
v
e
t
h
e
gr
e
a
t
e
s
t
p
ot
e
n
t
i
a
l
f
o
r
s
uppo
r
t
i
n
g
e
n
e
r
g
y
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
pr
o
j
e
c
t
s
i
n
i
n
dus
t
r
i
a
l
b
u
il
d
i
ngs
.
F
ut
u
r
e
w
o
r
k
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2
5
0
2
-
4
7
52
E
ne
r
gy
bas
e
li
ne
mode
l
e
nhanc
e
d
bas
e
d
on
ar
ti
fi
c
ial
ne
ur
al
…
(
Y
oune
s
Ouaom
ar
)
1501
w
i
ll
f
o
c
us
o
n
t
h
e
s
tr
uc
t
ur
a
l
de
s
i
g
n
a
n
d
f
a
c
t
or
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
o
f
t
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
,
a
s
we
l
l
a
s
v
a
li
da
t
i
o
n
t
e
s
t
s
i
n
r
e
a
l
i
ndus
t
r
i
a
l
b
u
il
d
i
ng
s
.
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
A
.
A
.
A
lo
la
,
“
T
h
e
tr
il
e
mm
a
of
tr
a
de
,
m
o
n
e
ta
r
y
a
nd
im
mi
g
r
a
ti
o
n
p
o
li
c
i
e
s
in
th
e
U
ni
t
e
d
S
ta
t
e
s
:
a
c
c
o
unt
in
g
f
o
r
e
n
v
ir
o
nm
e
nt
a
l
s
us
ta
in
a
bi
li
ty
,”
Sc
ie
nc
e
of
t
he
T
ot
al
E
nv
ir
onm
e
nt
, v
o
l.
658, pp.
260
–
267,
2
019, do
i:
10.1016/j
.s
c
it
o
t
e
n
v
.2018.12.212.
[
2]
A
.
A
.
A
lo
la
,
“
C
a
r
bo
n
e
mi
s
s
i
o
ns
a
nd
th
e
tr
i
le
mm
a
of
t
r
a
de
p
o
li
c
y
,
mi
gr
a
ti
o
n
p
o
l
ic
y
a
nd
he
a
lt
h
c
a
r
e
in
th
e
U
S
,”
C
ar
bon M
anage
m
e
nt
, v
o
l.
10, n
o
. 2, pp. 209
–
218, 2019, d
o
i:
1
0.1080/17583004.20
19.1577180.
[
3]
A
.
B
o
ha
r
b
e
t
al
.
,
“
A
udi
ti
ng
a
nd
a
na
l
y
s
is
of
e
ne
r
g
y
c
o
ns
umpt
io
n
of
a
n
in
dus
tr
ia
l
s
it
e
in
M
o
r
oc
c
o
,”
E
ne
r
gy
,
vo
l.
101,
pp.
332
–
342,
2016, do
i:
10.1016/j
.
e
n
e
r
g
y
.2016.02.035.
[
4]
E
.
W
o
r
r
e
ll
,
P
.
B
li
nd
e
,
M
.
N
e
e
li
s
,
E
.
B
l
ome
n,
a
nd
E
.
M
a
s
a
ne
t,
“
E
ne
r
g
y
e
f
f
ic
ie
n
c
y
im
p
r
ov
e
m
e
nt
a
nd
c
o
s
t
s
a
v
in
g
o
pp
o
r
tu
ni
ti
e
s
f
or
th
e
U
.S
. I
r
o
n a
nd S
t
e
e
l
I
ndus
tr
y
,”
L
aw
r
e
nc
e
B
e
r
k
e
le
y
N
at
io
nal
L
abor
at
or
y
, no
. O
c
t
o
b
e
r
, p. 160, 2010.
[
5]
I
E
A
, “
W
it
h
p
r
o
j
e
c
t
i
o
ns
t
o
2040,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
E
ne
r
gy
O
ut
lo
ok
2014:
, 2014. ww
w
. e
ia
. g
ov
/i
e
o
/.
[
6]
J
.
W
a
ng,
K
.
L
v
,
Y
.
B
i
a
n,
a
nd
Y
.
C
he
ng,
“
E
ne
r
g
y
e
f
f
ic
ie
n
c
y
a
nd
ma
r
gi
na
l
c
a
r
bo
n
di
ox
id
e
e
mi
s
s
io
n
a
ba
te
m
e
nt
c
o
s
t
in
ur
ba
n
C
hi
na
,”
E
ne
r
gy
P
ol
ic
y
, vo
l.
105, pp. 246
–
255, 2017, d
o
i:
10.10
16/
j.
e
np
o
l.
2017.02.039.
[
7]
F
.
E
mi
r
a
nd
F
.
V
.
B
e
kun,
“
E
ne
r
g
y
in
te
ns
it
y
,
c
a
r
b
o
n
e
m
is
s
io
ns
,
r
e
n
e
w
a
bl
e
e
n
e
r
g
y
,
a
nd
e
c
o
n
o
mi
c
gr
o
w
th
ne
x
us
:
n
e
w
in
s
ig
ht
s
f
r
o
m
R
o
ma
ni
a
,”
E
ne
r
gy
and E
nv
ir
onm
e
nt
, v
o
l.
30, n
o
. 3, pp. 427
–
44
3, 2019, do
i:
10.1177/0958305X18793108.
[
8]
E
f
f
i
c
i
e
n
c
y
V
a
lu
a
ti
o
n
O
r
ga
ni
z
a
ti
o
n,
“
I
nt
e
r
na
ti
o
na
l
pe
r
f
or
m
a
nc
e
m
e
a
s
ur
e
m
e
nt
a
nd
v
e
r
i
f
i
c
a
ti
o
n
pr
o
t
oc
o
l
c
o
r
e
c
o
n
c
e
p
ts
,”
E
f
f
ic
i
e
nc
y
V
al
uat
io
n O
r
gani
z
at
io
n
, no
. J
une
, p. 1, 2014.
[
9]
J
.
P
r
a
tt
a
nd
J
.
D
o
na
hue
,
“
C
le
a
n
e
n
e
r
g
y
l
e
a
d
b
y
e
x
a
mpl
e
g
ui
de
:
s
tr
a
te
gi
e
s
,
r
e
s
o
ur
c
e
s
,
a
nd
a
c
ti
o
n
s
te
ps
f
o
r
s
ta
te
pr
o
gr
a
ms
,”
St
r
at
us
C
ons
ul
ti
ng I
nc
.
, 2009, [
O
nl
in
e
]
. A
v
a
il
a
bl
e
:
ht
tp
:
//
w
w
w
.e
pa
.g
ov
/c
l
e
a
n
e
n
e
r
g
y
/.
[
10]
J
.
K
e
ll
y
K
is
s
oc
k
a
nd
C
.
E
ge
r
,
“
M
e
a
s
ur
in
g
in
dus
tr
ia
l
e
n
e
r
g
y
s
a
v
in
gs
,”
A
ppl
ie
d
E
ne
r
gy
,
v
o
l.
85,
n
o
.
5,
pp.
347
–
361,
20
08,
do
i:
10.1016/j
.a
p
e
n
e
r
g
y
.2007.06.020.
[
11]
H
.
X
.
Z
ha
o
a
nd
F
.
M
a
go
ul
è
s
,
“
A
r
e
vi
e
w
o
n
th
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
of
b
ui
ld
in
g
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
umpt
i
o
n,”
R
e
ne
w
abl
e
and
Sus
ta
in
abl
e
E
ne
r
gy
R
e
v
ie
w
s
, vo
l.
16, n
o
. 6, pp. 3586
–
3592, 2012, d
o
i:
10.1016
/j
.r
s
e
r
.2012.02.049.
[
12]
S
.
K
a
ti
pa
mul
a
,
T
.
A
.
R
e
dd
y
,
a
nd
D
.
E
.
C
la
r
id
g
e
,
“
M
ul
ti
v
a
r
i
a
te
r
e
gr
e
s
s
io
n
m
o
d
e
li
ng,”
J
our
nal
of
Sol
ar
E
ne
r
gy
E
ngi
ne
e
r
in
g,
T
r
ans
ac
ti
ons
o
f
t
he
A
SM
E
, vo
l.
120, n
o
. 3, pp. 177
–
184, Aug. 1
998, do
i:
10.1115/1.2888067
.
[
13]
R
.
R
a
ma
n
a
th
a
n,
R
.
E
ngl
e
,
C
.
W
.
J
.
G
r
a
nge
r
,
F
.
V
a
hi
d
-
A
r
a
ghi
,
a
nd
C
.
B
r
a
c
e
,
“
S
h
o
r
t
-
r
un
f
o
r
e
c
a
s
ts
of
e
le
c
t
r
ic
it
y
l
o
a
ds
a
nd
pe
a
ks
,
”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
F
or
e
c
as
ti
ng
, v
o
l.
13, n
o
. 2, pp. 161
–
17
4, J
un. 1997, do
i:
10.1016/S
0169
-
2070
(
97)
00015
-
0.
[
14]
J
. C
.
L
a
m,
K
.
K
.
W
. W
a
n, D
.
L
iu
,
a
nd C
.
L
.
T
s
a
ng, “
M
ul
ti
pl
e
r
e
gr
e
s
s
io
n
m
o
de
ls
f
o
r
e
ne
r
g
y
us
e
i
n
a
ir
-
c
o
ndi
ti
o
n
e
d
of
f
i
c
e
bui
ld
i
ngs
in
di
f
f
e
r
e
nt
c
li
ma
t
e
s
,”
E
ne
r
gy
C
onv
e
r
s
io
n
and
M
anage
m
e
nt
,
vo
l.
51,
n
o
.
12,
pp.
2692
–
2697,
20
10,
do
i:
10.1016/j
.
e
n
c
o
nma
n.2010.0
6.004.
[
15]
M
.
B
a
ue
r
a
nd
J
.
L
.
S
c
a
r
te
z
z
in
i,
“
A
s
im
pl
i
f
i
e
d
c
or
r
e
la
ti
o
n
m
e
t
ho
d
a
c
c
o
unt
in
g
f
or
h
e
a
ti
ng
a
nd
c
oo
li
ng
l
o
a
ds
in
e
n
e
r
g
y
-
e
f
f
i
c
i
e
nt
bui
ld
in
gs
,”
E
ne
r
gy
and B
ui
ld
in
gs
, vo
l.
27, n
o
. 2, pp. 147
–
154,
1998, do
i:
10.1016/s
0378
-
7788
(
97)
00035
-
2.
[
16]
B
.
S
.
K
u
ma
r
,
P
.
P
.
Y
a
da
v
,
a
nd
M
.
R
.
R
e
dd
y
,
“
A
n
in
te
l
li
ge
nt
a
ppr
o
a
c
h
t
o
d
e
t
e
c
t
a
nd
pr
e
di
c
t
o
nl
in
e
f
r
a
ud
tr
a
ns
a
c
ti
o
n
u
s
in
g
X
G
B
oo
s
t
a
lg
or
it
hm,”
I
ndone
s
ia
n
J
our
nal
of
E
le
c
tr
ic
al
E
ngi
ne
e
r
in
g
and
C
om
put
e
r
Sc
ie
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
vo
l.
35,
n
o.
3,
pp. 1491
–
1498, 2024, do
i:
10.1
1591/i
je
e
c
s
.v
35.
i3
.pp1491
-
1498
.
[
17]
B
.
R
.
A
ga
s
ti
a
nd
S
.
S
a
tp
a
th
y
,
“
P
r
e
di
c
ti
ng
c
us
t
o
me
r
c
hur
n
in
te
l
e
c
o
mm
uni
c
a
ti
o
n
s
e
c
t
o
r
us
in
g
N
a
ï
ve
B
a
y
e
s
a
lg
o
r
it
hm,”
I
ndone
s
ia
n
J
our
nal
o
f
E
le
c
t
r
ic
al
E
ngi
ne
e
r
in
g
and
C
om
put
e
r
Sc
ie
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
vo
l.
35,
n
o
.
3,
pp.
1610
–
161
7,
2
024,
do
i:
10.11591/i
je
e
c
s
.v
35.
i3
.pp1610
-
1617.
[
18]
H
.
P
a
buç
c
u,
F
.
Ç
.
B
oz
,
a
nd
Y
.
A
.
Y
.
S
oy
a
dı
,
“
F
o
r
e
c
a
s
ti
ng
pr
im
a
r
y
e
n
e
r
g
y
d
e
ma
nd
b
y
us
in
g
A
N
F
I
S
m
o
de
l
f
o
r
tu
r
k
e
y
(
in
T
ur
ki
s
h
:
T
ü
r
ki
y
e
İ
ç
in
a
n
f
ıs
m
o
de
li
i
l
e
bi
r
in
c
il
e
n
e
r
ji
t
a
le
p
t
a
hmi
ni
)
,”
E
ge
A
k
ade
m
ik
B
ak
is
(
E
ge
A
c
ade
m
ic
R
e
v
ie
w
)
,
vo
l.
17, n
o
.
3, J
ul
. 20
17,
do
i:
10.21121/
e
a
b.2017328408.
[
19]
C
.
H
a
mz
a
ç
e
bi
,
“
F
o
r
e
c
a
s
ti
ng
of
T
ur
k
e
y
’
s
n
e
t
e
l
e
c
tr
i
c
it
y
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
umpt
i
o
n
o
n
s
e
c
t
o
r
a
l
ba
s
e
s
,”
E
ne
r
gy
P
ol
ic
y
,
vo
l.
35,
n
o.
3,
pp. 2009
–
2016, 2007, do
i:
10.1016/j
.
e
np
o
l.
2006.03.014.
[
20]
A
.
K
a
s
ul
e
a
nd
K
.
A
y
a
n,
“
U
s
in
g
P
S
O
a
nd
ge
n
e
ti
c
a
lg
o
r
i
th
ms
to
o
pt
im
i
z
e
A
N
F
I
S
m
o
de
l
f
o
r
f
or
e
c
a
s
ti
ng
uga
nda
’
s
ne
t
e
l
e
c
t
r
i
c
it
y
c
o
ns
umpt
i
o
n,”
Sak
ar
y
a
U
ni
v
e
r
s
it
y
J
ou
r
nal
of
Sc
ie
nc
e
,
v
o
l.
24,
n
o
.
2,
pp.
324
–
337,
A
p
r
.
2020,
do
i:
10.16984/s
a
uf
e
nbi
ld
e
r
.629553.
[
21]
A
.
Z
a
a
o
umi
,
A
.
B
a
h,
M
.
A
la
o
ui
,
A
.
M
e
c
ha
qr
a
ne
,
a
nd
M
.
B
e
r
r
e
hi
li
,
“
A
ppl
ic
a
ti
o
n
of
a
r
ti
f
i
c
ia
l
n
e
ur
a
l
n
e
tw
o
r
ks
a
nd
a
da
pt
i
v
e
n
e
ur
o
-
f
u
z
z
y
in
f
e
r
e
n
c
e
s
y
s
t
e
m
t
o
e
s
ti
ma
te
th
e
e
n
e
r
g
y
g
e
n
e
r
a
ti
o
n
of
a
s
o
la
r
p
o
w
e
r
pl
a
nt
in
A
in
B
e
n
i
-
M
a
t
ha
r
(
M
or
o
c
c
o
)
,”
in
P
r
oc
e
e
d
in
gs
of
th
e
10t
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
on
fe
r
e
nc
e
on
E
le
c
tr
oni
c
s
,
C
om
put
e
r
s
and
A
r
ti
f
ic
ia
l
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
,
E
C
A
I
2018
,
2018,
pp.
1
–
6,
do
i:
10.1109/
E
C
A
I
.2018.8679015.
[
22]
A
.
A
z
a
de
h,
S
.
M
.
A
s
a
dz
a
de
h,
a
nd
A
.
G
ha
nba
r
i,
“
A
n
a
da
pt
i
v
e
ne
tw
o
r
k
-
ba
s
e
d
f
uz
z
y
in
f
e
r
e
n
c
e
s
y
s
t
e
m
f
o
r
s
h
o
r
t
-
t
e
r
m
na
tu
r
a
l
ga
s
de
ma
nd
e
s
ti
ma
ti
o
n:
U
n
c
e
r
ta
in
a
nd
c
o
mpl
e
x
e
n
v
ir
o
n
me
nt
s
,”
E
ne
r
gy
P
ol
ic
y
,
vo
l.
38,
n
o
.
3,
pp.
1529
–
1536,
2
010,
do
i:
10.1016/j
.
e
np
o
l.
2009.11.036.
[
23]
O
.
F
.
B
e
y
c
a
,
B
.
C
.
E
r
v
u
r
a
l,
E
.
T
a
t
o
gl
u,
P
.
G
.
O
z
u
y
a
r
,
a
nd
S
.
Z
a
im
,
“
U
s
in
g
ma
c
hi
ne
le
a
r
ni
ng
t
oo
ls
f
o
r
f
or
e
c
a
s
ti
ng
na
tu
r
a
l
ga
s
c
o
ns
umpt
i
o
n
in
th
e
pr
ov
in
c
e
of
I
s
ta
nbul
,
”
E
ne
r
gy
E
c
onomic
s
,
vo
l.
80,
pp.
937
–
949,
2019,
do
i:
10.1016/j
.e
n
e
c
o
.2019.03.006.
[
24]
R
.
K
ha
ld
i,
R
.
C
hi
h
e
b,
A
.
E
l
A
f
ia
,
A
.
A
ka
a
b
o
une
,
a
nd
R
.
F
a
i
z
i
,
“
P
r
e
d
ic
t
i
o
n
of
s
uppl
ie
r
p
e
r
f
or
ma
nc
e
:
a
n
ov
e
l
D
E
A
-
A
N
F
I
S
ba
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h,”
in
A
C
M
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
P
r
oc
e
e
di
ng
Se
r
ie
s
,
2017,
v
ol
.
P
a
r
t
F
129474,
pp.
1
–
6,
do
i:
10.1145/3090354.3
090416.
[
25]
E
f
f
i
c
i
e
n
c
y
V
a
lu
a
ti
o
n
O
r
ga
ni
z
a
ti
o
n
(
E
V
O
)
,
I
nt
e
r
nat
io
nal
pe
r
f
or
m
an
c
e
m
e
as
ur
e
m
e
nt
and
v
e
r
if
ic
at
io
n
p
r
ot
oc
ol
:
c
onc
e
pt
s
and
opt
io
ns
f
o
r
de
te
r
m
in
in
g e
n
e
r
gy
and w
at
e
r
s
av
in
gs
, 2012.
[
26]
S
.
P
.
K
a
v
a
na
ugh
a
nd
K
.
D
.
R
a
f
f
e
r
t
y
,
“
A
me
r
ic
a
n
s
oc
i
e
t
y
of
h
e
a
ti
ng,
r
e
f
r
ig
e
r
a
ti
ng,
a
nd
a
ir
c
o
ndi
ti
o
ni
ng
e
ng
in
e
e
r
s
,
A
tl
a
nt
a
,
G
A
,
”
H
andbook
F
undame
nt
al
s
;
A
m
e
r
ic
an Soc
ie
ty
of
H
e
at
in
g
, 2013.
[
27]
B
. M
. W
il
a
mo
w
s
ki
, “
N
e
ur
a
l
n
e
tw
o
r
k a
r
c
hi
t
e
c
tu
r
e
s
,”
T
he
I
ndus
tr
ia
l
E
le
c
tr
oni
c
s
H
andbook
-
F
iv
e
V
ol
um
e
Se
t
, 2011.
[
28]
J
.
S
.
R
.
J
a
ng,
“
A
N
F
I
S
:
a
da
pt
i
ve
-
n
e
tw
o
r
k
-
ba
s
e
d
f
u
z
z
y
in
f
e
r
e
n
c
e
s
y
s
t
e
m,”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
ti
ons
on
Sy
s
te
m
s
,
M
an
and
C
y
be
r
ne
t
ic
s
,
vo
l.
23, n
o
. 3, pp. 665
–
685, 1993, d
o
i:
10.1109/21.256541
.
[
29]
E
f
f
i
c
i
e
n
c
y
v
a
lu
a
ti
o
n
or
ga
ni
z
a
ti
o
n
(
E
V
O
)
,
R
e
la
x
in
g C
V
(
R
M
SE
)
R
e
qui
r
e
m
e
nt
s
f
or
O
pt
io
n
C
M
&
V
R
e
gr
e
s
s
io
ns
, 2023.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
6
,
N
o
.
3
,
De
c
em
b
e
r
20
24
:
1
493
-
1
502
1502
B
I
OG
RA
P
HI
E
S
OF
AU
T
HO
RS
Y
o
u
n
es
O
u
a
o
m
a
r
i
s
a
g
rad
u
at
e
en
g
i
n
ee
r
fr
o
m
t
h
e
t
h
e
N
at
i
o
n
al
H
i
g
h
e
r
S
ch
o
o
l
o
f
E
l
ec
t
ri
c
i
t
y
an
d
M
ech
an
i
c
s
,
w
i
t
h
v
as
t
e
x
p
e
r
i
e
n
ce
i
n
t
h
e
au
t
o
mo
t
i
v
e,
t
e
x
t
i
l
e
an
d
me
t
al
l
u
r
g
y
s
e
c
t
o
rs
.
H
e
h
as
a
p
ro
v
e
n
t
rack
r
ec
o
r
d
i
n
o
p
t
i
m
i
z
i
n
g
o
p
e
rat
i
o
n
s
,
i
n
c
r
e
as
i
n
g
p
ro
d
u
c
t
i
v
i
t
y
a
n
d
c
r
e
a
t
i
n
g
a
cu
l
t
u
r
e
o
f
c
o
n
t
i
n
u
o
u
s
i
m
p
ro
v
emen
t
.
H
e
i
s
e
x
p
e
ri
en
ce
d
i
n
l
a
u
n
ch
i
n
g
n
ew
p
l
a
n
t
s
,
m
an
a
g
i
n
g
e
n
d
-
to
-
en
d
i
m
p
l
emen
t
at
i
o
n
a
n
d
s
e
a
m
l
e
s
s
o
p
e
rat
i
o
n
al
i
m
p
l
eme
n
t
at
i
o
n
a
n
d
h
e
h
a
d
a
b
l
ac
k
b
e
l
t
l
e
a
n
s
i
x
s
i
g
m
a
.
H
e
i
s
c
o
mmi
t
t
e
d
t
o
u
s
i
n
g
L
e
an
S
i
x
Si
g
m
a
me
t
h
o
d
o
l
o
g
i
e
s
t
o
s
t
re
am
l
i
n
e
p
ro
ce
s
s
e
s
an
d
a
c
h
i
ev
e
s
u
s
t
ai
n
ab
l
e
g
ro
w
t
h
a
c
ro
s
s
d
i
v
e
rs
e
s
ec
t
o
rs
.
H
e
c
an
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
a
i
l
:
y
.
o
u
ao
m
ar
@
y
m
a
i
l
.
co
m
.
Sa
i
d
Benk
a
c
h
c
h
a
w
as
b
o
rn
i
n
1
9
7
2
i
n
Mo
ro
cco
.
H
e
r
ece
i
v
e
d
h
i
s
D
E
SA
i
n
L
ab
o
rat
o
r
y
o
f
M
ec
h
a
n
i
c
s
o
f
St
ru
c
t
u
r
e
s
a
n
d
Mat
e
r
i
al
s
,
L
MSM,
o
f
E
N
S
E
M
–
Cas
ab
l
an
c
a
i
n
2
0
0
6
.
I
n
2
0
1
1
H
e
j
o
i
n
e
d
t
h
e
L
ab
o
rat
o
r
y
o
f
Co
m
p
u
t
e
r
S
y
s
t
e
m
s
a
n
d
R
e
n
ew
ab
l
e
E
n
e
r
g
y
(
L
I
SE
R)
o
f
t
h
e
E
N
S
E
M
H
as
s
an
II
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
Cas
ab
l
an
c
a,
M
o
ro
cc
o
.
H
i
s
cu
rr
e
n
t
r
e
s
e
ar
ch
f
i
e
l
d
i
s
d
em
a
n
d
fo
r
ec
as
t
i
n
g
an
d
c
o
l
l
ab
o
rat
i
v
e
w
ar
e
h
o
u
s
e
m
an
a
g
emen
t
.
H
e
c
an
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
a
i
l
:
s
.
b
e
n
k
a
ch
c
h
a
@
g
m
a
i
l
.
co
m
.
M
o
u
ra
d
Ka
ddi
ri
i
s
a
re
s
e
arch
p
ro
f
e
s
s
o
r
i
n
t
h
e
D
e
p
art
me
n
t
o
f
M
ech
an
i
c
a
l
E
n
g
i
n
ee
r
i
n
g
(s
i
n
ce
1
9
9
4
)
a
t
t
h
e
Fa
c
u
l
t
y
o
f
S
ci
e
n
ce
a
n
d
T
e
ch
n
o
l
o
g
y
at
Su
l
t
an
Mo
u
l
a
y
S
l
i
m
a
n
e
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
i
n
B
en
i
M
e
l
l
al
(Mo
r
o
cc
o
)
.
G
rad
u
at
e
d
eg
r
ee
i
n
I
n
d
u
s
t
ri
al
E
n
g
i
n
ee
r
i
n
g
(Mo
h
a
mme
d
i
a
S
ch
o
o
l
o
f
E
n
g
i
n
ee
rs
,
Rab
at
,
2
0
0
3
),
H
e
al
s
o
h
o
l
d
s
a
Ph
.
D
.
i
n
Fl
u
i
d
M
ech
an
i
c
s
.
H
i
s
t
h
e
s
i
s
fo
c
u
s
e
d
o
n
t
h
e
s
t
u
d
y
o
f
n
at
u
ral
co
n
v
ec
t
i
o
n
o
f
t
h
e
r
m
o
-
d
e
p
en
d
en
t
n
o
n
-
N
ew
t
o
n
i
an
fl
u
i
d
s
(
S
u
l
t
an
Mo
u
l
a
y
S
l
i
m
a
n
e
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
B
e
n
i
M
el
l
a
l
,
Mo
ro
cc
o
,
2
0
0
3
).
H
i
s
ar
e
as
o
f
e
x
p
e
rt
i
s
e
c
o
v
e
r
mu
l
t
i
d
i
s
c
i
p
l
i
n
ar
y
f
i
e
l
d
s
:
en
g
i
n
ee
r
i
n
g
p
ro
b
l
em
s
ap
p
l
i
ed
t
o
t
h
e
d
e
s
i
g
n
a
n
d
o
p
t
i
m
i
zat
i
o
n
o
f
c
o
m
p
l
e
x
s
y
s
t
em
s
(
e
n
e
r
g
y
o
r
o
t
h
e
r)
.
D
r
.
Mo
u
rad
K
ad
d
i
r
i
i
s
a
mem
b
e
r
o
f
i
n
d
u
s
t
ri
al
e
n
g
i
n
ee
ri
n
g
L
ab
(L
G
I
),
(S
u
l
t
an
Mo
u
l
a
y
Sl
i
m
an
e
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
B
e
n
i
Me
l
l
al
,
Mo
r
o
cc
o
,
2
0
1
3
),
m
em
b
e
r
o
f
t
h
e
Mo
ro
cc
an
t
h
e
r
m
al
as
s
o
ci
at
i
o
n
(2
0
1
4
),
m
em
b
e
r
o
f
t
h
e
i
n
t
e
rn
at
i
o
n
a
l
as
s
o
c
i
at
i
o
n
o
f
r
e
s
e
ar
c
h
e
rs
i
n
mec
h
a
n
i
c
an
d
e
n
e
r
g
y
(T
u
n
i
s
i
a,
2
0
1
4
).
H
e
c
a
n
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
a
i
l
:
m
.
k
ad
d
i
r
i
@
u
s
m
s
.
m
a
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.