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
8
,
N
o
.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
,
pp.
66
8
~
67
6
I
S
S
N:
2
502
-
4
7
52
,
DO
I
:
10
.
11591/i
j
e
e
cs
.v
3
8
.
i
1
.
pp
66
8
-
67
6
668
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
e
e
cs
.
iaes
c
or
e
.
c
om
P
r
e
d
ic
t
in
g p
e
a
k
d
e
m
an
d
f
or
e
le
c
t
r
ic
it
y
c
on
su
m
p
t
io
n
u
si
n
g t
i
m
e
se
r
ie
s d
at
a an
d
m
ac
h
in
e
l
e
ar
n
in
g
m
o
d
e
l
S
u
r
iya
S.
,
Ag
u
s
t
h
iyar
R.
D
e
pa
r
tm
e
nt
of
C
o
mput
e
r
S
c
i
e
n
c
e
a
nd A
ppl
i
c
a
ti
o
ns
, S
R
M
I
ns
ti
tu
te
of
S
c
i
e
n
c
e
a
nd
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
, C
h
e
nna
i,
I
ndi
a
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
J
u
l
12,
2024
R
e
vi
s
e
d
Oc
t
3,
2024
A
c
c
e
pt
e
d
N
o
v
10,
2024
E
n
e
rg
y
c
o
n
s
u
m
p
t
i
o
n
i
s
i
n
f
l
u
en
ce
d
b
y
v
ar
i
o
u
s
fact
o
rs
,
i
n
c
l
u
d
i
n
g
t
h
e
p
ro
l
i
f
e
rat
i
o
n
o
f
el
ec
t
ro
n
i
c
d
ev
i
ce
s
,
t
ec
h
n
o
l
o
g
i
c
a
l
ad
v
a
n
cemen
t
s
,
eco
n
o
m
i
c
g
ro
w
t
h
,
a
g
ri
cu
l
t
u
ra
l
d
e
v
el
o
p
me
n
t
,
a
n
d
p
o
p
u
l
at
i
o
n
i
n
c
r
e
as
e.
E
a
c
h
o
f
t
h
e
s
e
fac
t
o
rs
co
n
t
ri
b
u
t
e
s
t
o
t
h
e
ri
s
i
n
g
d
em
a
n
d
f
o
r
en
e
rg
y
.
T
h
i
s
p
ap
e
r
ad
d
r
e
s
s
e
s
t
h
e
c
h
a
l
l
en
g
e
o
f
p
red
i
c
t
i
n
g
p
e
a
k
en
e
rg
y
d
em
an
d
(
E
D
)
b
y
u
t
i
l
i
zi
n
g
h
i
s
t
o
ri
c
al
t
i
me
s
e
ri
e
s
d
at
a
fro
m
t
h
e
p
as
t
fi
v
e
y
e
ars
,
co
m
b
i
n
ed
w
i
t
h
t
em
p
e
rat
u
r
e
d
at
a
fro
m
T
am
i
l
N
a
d
u
’
s
o
ffi
ci
al
s
o
u
r
ce
s
.
W
e
em
p
l
o
y
ed
f
e
at
u
r
e
e
n
g
i
n
ee
r
i
n
g
t
ec
h
n
i
q
u
e
s
t
o
p
re
p
are
t
h
e
d
at
a
f
o
r
m
a
c
h
i
n
e
l
e
ar
n
i
n
g
mo
d
el
s
,
s
p
e
ci
fi
c
a
l
l
y
X
G
Bo
o
s
t
re
g
r
e
s
s
o
r,
l
as
s
o
,
a
n
d
r
i
d
g
e
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
.
T
h
e
t
i
me
s
e
r
i
e
s
d
a
t
a
w
as
t
h
e
n
an
a
l
y
z
ed
u
s
i
n
g
b
o
t
h
u
n
i
v
ar
i
at
e
a
n
d
m
u
l
t
i
v
ar
i
at
e
m
o
d
e
l
s
,
i
n
cl
u
d
i
n
g
a
u
t
o
r
eg
r
e
s
s
i
v
e
i
n
t
eg
rat
ed
mo
v
i
n
g
av
e
ra
g
e
(A
R
I
M
A
)
an
d
v
ec
t
o
r
au
t
o
re
g
r
e
s
s
i
v
e
(V
A
R
)
mo
d
e
l
s
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
s
h
o
w
t
h
at
o
u
r
mo
d
el
s
c
a
n
e
ff
ec
t
i
v
el
y
f
o
r
ec
as
t
ED
,
p
ro
v
i
d
i
n
g
c
ri
t
i
c
al
i
n
s
i
g
h
t
s
fo
r
p
o
l
i
cy
m
a
k
e
rs
an
d
s
t
ak
eh
o
l
d
e
rs
i
n
v
o
l
v
ed
i
n
e
n
e
r
g
y
p
l
an
n
i
n
g
a
n
d
r
e
s
o
u
r
ce
m
a
n
ag
emen
t
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
A
R
I
M
A
L
a
s
s
o
M
u
l
t
i
v
a
r
i
a
t
e
R
i
dge
Uni
va
r
i
a
t
e
XG
R
r
e
gr
e
s
s
o
r
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
:
S
ur
i
y
a
S.
De
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
a
n
d
A
pp
li
c
a
t
i
o
n
s
,
S
R
M
I
n
s
t
i
t
ut
e
o
f
S
c
i
e
n
c
e
a
n
d
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
C
he
nn
a
i
,
I
n
d
i
a
E
m
a
i
l
:
s
ur
iy
a
s
@s
r
m
i
s
t
.
e
du.
i
n
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
A
c
c
ur
a
t
e
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
o
f
pe
a
k
e
n
e
r
g
y
de
m
a
n
d
(
E
D)
i
s
c
r
uc
i
a
l
f
o
r
e
f
f
e
c
t
i
v
e
po
we
r
r
e
s
o
u
r
c
e
m
a
n
a
ge
m
e
n
t
a
n
d
i
n
f
r
a
s
t
r
uc
t
u
r
e
pl
a
nni
n
g.
I
n
T
a
mi
l
Na
du,
l
i
ke
m
a
ny
o
t
h
e
r
r
e
gi
o
ns
,
ED
f
l
uc
t
ua
ti
o
n
s
c
a
n
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
l
y
im
pa
c
t
t
h
e
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
o
f
po
we
r
s
uppl
y
s
y
s
t
e
m
s
.
I
n
a
c
c
ur
a
t
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
s
c
a
n
l
e
a
d
to
o
v
e
r
o
r
un
de
r
-
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
o
f
r
e
s
o
ur
c
e
s
,
a
f
f
e
c
t
i
n
g
b
o
t
h
o
pe
r
a
t
i
o
n
a
l
c
o
s
t
s
a
n
d
e
n
e
r
g
y
r
e
l
i
a
bil
i
t
y
.
T
h
e
c
h
a
ll
e
n
ge
l
i
e
s
i
n
de
v
e
l
o
p
i
ng
pr
e
d
i
c
t
i
ve
m
o
de
l
s
t
h
a
t
c
a
n
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
c
a
pt
ur
e
c
o
m
p
l
e
x
pa
tt
e
r
n
s
a
n
d
t
r
e
n
ds
i
n
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
u
m
pt
i
o
n
.
E
xi
s
t
i
n
g
s
o
l
ut
i
o
n
s
f
o
r
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
pe
a
k
ED
t
y
p
i
c
a
ll
y
i
nv
o
l
ve
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
m
o
de
l
s
a
n
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
que
s
.
U
ni
va
r
i
a
t
e
m
o
de
l
s
,
s
uc
h
a
s
t
h
e
a
uto
-
r
e
g
r
e
s
s
i
ve
(
AR
)
i
n
t
e
gr
a
t
e
d
m
o
vi
ng
a
v
e
r
a
g
e
(
A
R
I
M
A
)
m
o
de
l
,
a
r
e
c
o
m
m
o
nly
us
e
d
due
t
o
th
e
i
r
s
im
p
li
c
i
t
y
a
n
d
a
bi
li
t
y
t
o
c
a
p
t
ur
e
hi
s
t
o
r
i
c
a
l
pa
tt
e
r
n
s
.
Ho
we
v
e
r
,
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
o
f
t
e
n
s
t
r
ugg
l
e
w
i
t
h
i
r
r
e
g
u
l
a
r
i
t
i
e
s
a
n
d
c
o
m
p
l
e
x
pa
tt
e
r
n
s
,
s
uc
h
a
s
t
h
o
s
e
i
n
d
uc
e
d
by
e
c
o
n
o
m
i
c
c
h
a
n
g
e
s
,
po
l
i
c
y
im
pa
c
t
s
,
or
s
udde
n
d
i
s
r
upt
i
o
n
s
.
On
t
h
e
ot
h
e
r
h
a
n
d,
m
u
l
t
i
va
r
i
a
t
e
m
o
de
l
s
l
i
k
e
t
h
e
v
e
c
t
o
r
a
u
to
r
e
gr
e
s
s
i
v
e
(
VA
R
)
m
o
de
l
o
f
f
e
r
a
m
o
r
e
h
o
l
i
s
t
i
c
a
ppr
o
a
c
h
by
i
nc
o
r
po
r
a
t
i
n
g
m
u
l
t
i
p
l
e
v
a
r
i
a
bl
e
s
,
b
ut
t
h
e
y
c
a
n
b
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
ll
y
i
n
t
e
ns
i
ve
a
n
d
r
e
qu
i
r
e
c
a
r
e
f
u
l
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g.
T
h
e
m
a
j
o
r
c
o
n
s
tr
a
i
n
t
s
i
n
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
pe
a
k
de
m
a
n
d
i
nc
l
ude
da
t
a
qua
l
i
t
y
i
s
s
ue
s
,
s
uc
h
a
s
m
i
s
s
i
ng
v
a
l
ue
s
a
n
d
i
nc
o
n
s
i
s
t
e
n
c
i
e
s
,
a
n
d
t
h
e
c
h
a
ll
e
n
g
e
o
f
c
a
pt
ur
i
n
g
e
x
t
e
r
n
a
l
f
a
c
t
o
r
s
t
h
a
t
i
nf
l
u
e
nc
e
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
.
On
e
o
f
t
h
e
c
r
i
t
i
c
a
l
a
s
pe
c
t
s
o
f
e
ne
r
g
y
m
a
n
a
ge
m
e
n
t
i
s
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
o
f
pe
a
k
ED
,
i
.
e
.
,
t
h
e
m
a
xim
u
m
a
m
o
un
t
o
f
e
ne
r
g
y
r
e
qu
i
r
e
d
a
t
a
ny
g
i
ve
n
t
i
m
e
[
1
]
-
[
7]
.
A
c
c
ur
a
t
e
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
o
f
pe
a
k
de
m
a
n
d
e
n
a
bl
e
s
ut
i
li
t
i
e
s
to
o
p
t
i
mi
z
e
r
e
s
o
ur
c
e
a
l
l
o
c
a
t
i
o
n
,
m
i
t
i
ga
t
e
s
upp
l
y
-
d
e
m
a
n
d
im
ba
l
a
n
c
e
s
,
a
n
d
a
v
o
i
d
pot
e
n
t
i
a
l
gr
i
d
f
a
il
ur
e
s
o
r
bl
a
c
ko
ut
s
.
Ho
we
v
e
r
,
pr
e
di
c
t
i
n
g
pe
a
k
de
m
a
n
d
i
s
a
c
o
m
p
l
e
x
t
a
s
k
i
nf
l
ue
n
c
e
d
by
a
m
y
r
i
a
d
o
f
f
a
c
t
o
r
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
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
P
r
e
dicting
pe
ak
de
mand
f
or
e
lec
tr
icity
c
ons
umption
us
ing
ti
me
…
(
Sur
iya
S.
)
669
we
a
t
h
e
r
pa
tt
e
r
n
s
,
s
o
c
i
o
-
e
c
o
n
o
m
i
c
t
r
e
n
ds
,
a
n
d
t
e
c
hn
o
l
o
g
i
c
a
l
a
d
v
a
nc
e
m
e
n
t
s
.
I
n
t
hi
s
pa
pe
r
,
we
a
ddr
e
s
s
t
h
e
c
h
a
ll
e
n
g
e
o
f
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
pe
a
k
ED
i
n
T
a
m
il
N
a
du
by
l
e
v
e
r
a
g
i
ng
a
d
v
a
n
c
e
d
da
t
a
a
n
a
ly
t
i
c
s
t
e
c
hni
que
s
,
s
pe
c
i
f
i
c
a
l
ly
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
n
d
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
a
n
a
ly
s
i
s
[
8
]
-
[
16]
.
Our
a
ppr
o
a
c
h
i
nv
o
l
v
e
s
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
hi
s
t
o
r
i
c
a
l
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
da
t
a
o
n
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
u
m
pt
i
o
n
w
i
t
h
m
e
t
e
or
o
l
o
g
i
c
a
l
da
t
a
o
b
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
t
h
e
T
a
m
il
Na
du
go
v
e
r
nm
e
n
t
’
s
o
f
f
i
c
i
a
l
w
e
b
s
i
t
e
s
.
B
y
c
o
m
bi
ni
ng
t
he
s
e
da
t
a
s
e
t
s
,
we
a
i
m
t
o
c
a
p
t
u
r
e
t
h
e
i
n
t
r
i
c
a
t
e
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
b
e
t
we
e
n
e
n
e
r
g
y
u
s
a
ge
a
n
d
we
a
t
h
e
r
c
o
n
d
i
t
i
o
ns
,
whic
h
p
l
a
y
a
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
r
o
l
e
i
n
s
h
a
p
i
ng
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
pa
tt
e
r
n
s
.
T
h
e
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
o
f
hi
s
t
o
r
i
c
a
l
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
u
m
pt
i
o
n
da
t
a
p
r
o
vi
de
s
i
ns
i
g
h
t
s
i
n
t
o
pa
s
t
t
r
e
n
ds
a
n
d
pa
tt
e
r
n
s
,
a
l
l
o
w
i
ng
us
t
o
i
de
n
t
i
f
y
r
e
c
ur
r
i
n
g
s
e
a
s
o
n
a
l
v
a
r
i
a
t
i
o
n
s
,
l
o
n
g
-
t
e
r
m
gr
o
w
t
h
t
r
e
n
ds
,
a
n
d
ot
h
e
r
r
e
l
e
va
n
t
f
a
c
t
o
r
s
i
n
f
l
u
e
n
c
i
ng
ED
[
17
]
-
[
25
]
.
T
h
e
us
e
o
f
H
i
m
a
wa
r
i
-
8
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
da
t
a
f
o
r
m
e
t
e
o
r
o
l
o
gi
c
a
l
a
pp
li
c
a
t
i
o
ns
a
s
i
n
[
26]
hi
g
hli
g
h
t
s
t
h
e
i
m
po
r
t
a
n
c
e
o
f
hi
g
h
-
f
r
e
que
n
c
y
a
n
d
a
c
c
ur
a
t
e
we
a
t
h
e
r
da
t
a
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
ve
a
n
a
ly
t
i
c
s
.
S
im
il
a
r
l
y
,
t
h
e
wo
r
k
i
n
[
27]
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
t
h
e
e
f
f
i
c
a
c
y
o
f
mac
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
ppr
o
a
c
h
e
s
i
n
a
n
a
ly
z
i
ng
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
da
t
a
w
i
t
hi
n
f
i
na
n
c
i
a
l
m
a
r
ke
t
s
.
C
o
n
c
ur
r
e
n
t
l
y
,
t
h
e
i
n
c
lus
i
o
n
o
f
m
e
t
e
o
r
o
l
o
gi
c
a
l
da
t
a
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
mi
n
im
u
m
a
n
d
m
a
xim
u
m
t
e
m
pe
r
a
t
ur
e
s
,
e
n
a
bl
e
s
us
to
a
c
c
o
un
t
f
o
r
we
a
t
h
e
r
-
i
n
duc
e
d
f
l
uc
t
ua
t
i
o
n
s
i
n
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
,
s
uc
h
a
s
i
n
c
r
e
a
s
e
d
de
m
a
n
d
f
o
r
h
e
a
t
i
n
g
o
r
c
oo
l
i
n
g
du
r
i
n
g
e
x
t
r
e
m
e
we
a
t
h
e
r
c
o
n
d
i
t
i
o
ns
.
A
ke
y
a
s
pe
c
t
o
f
o
ur
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
i
s
f
e
a
t
ur
e
e
n
g
i
n
e
e
r
i
n
g,
wh
e
r
e
i
n
we
t
r
a
n
s
f
o
r
m
r
a
w
da
t
a
i
n
t
o
m
e
a
ni
n
g
f
u
l
f
e
a
t
ur
e
s
t
h
a
t
c
a
n
b
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
ut
i
li
z
e
d
by
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hms
.
T
h
r
o
ugh
c
a
r
e
f
u
l
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
m
a
ni
pu
l
a
t
i
o
n
o
f
f
e
a
t
ur
e
s
,
we
a
i
m
t
o
e
nh
a
n
c
e
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
c
a
pa
bil
i
t
y
o
f
o
ur
m
o
de
l
s
,
e
n
s
ur
i
ng
t
h
a
t
t
h
e
y
c
a
n
c
a
pt
ur
e
t
h
e
unde
r
l
yi
ng
pa
tt
e
r
n
s
a
n
d
d
y
na
m
i
c
s
i
nhe
r
e
n
t
i
n
t
h
e
da
t
a
.
T
o
e
x
p
l
o
r
e
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
v
e
po
t
e
n
t
i
a
l
o
f
d
i
f
f
e
r
e
n
t
m
o
de
li
ng
a
ppr
o
a
c
h
e
s
,
we
e
m
p
l
o
y
a
v
a
r
i
e
t
y
o
f
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
,
i
nc
l
ud
i
ng
XG
B
o
o
s
t
r
e
gr
e
s
s
or
,
l
a
s
s
o
,
a
n
d
r
i
dge
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
.
T
h
e
s
e
a
l
go
r
i
t
hm
s
a
r
e
c
h
o
s
e
n
f
o
r
t
h
e
i
r
a
bil
i
t
y
to
h
a
n
d
l
e
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
t
a
s
ks
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
a
n
d
t
h
e
i
r
c
a
pa
c
i
t
y
t
o
a
c
c
o
m
m
o
da
t
e
c
o
m
p
l
e
x
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
ps
b
e
t
we
e
n
i
n
put
f
e
a
t
ur
e
s
a
n
d
t
a
r
ge
t
v
a
r
i
a
bl
e
s
.
I
n
a
d
d
i
t
i
o
n
to
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
,
we
a
l
s
o
e
x
p
l
o
r
e
t
h
e
r
e
a
l
m
o
f
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
a
n
a
ly
s
i
s
,
r
e
c
o
gni
z
i
ng
t
h
e
t
e
m
po
r
a
l
n
a
t
ur
e
o
f
o
ur
da
t
a
.
S
pe
c
i
f
i
c
a
l
ly
,
we
a
pp
l
y
po
pu
l
a
r
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
m
o
de
l
s
s
u
c
h
a
s
AR
I
M
A
a
n
d
VA
R
m
o
de
l
s
to
c
a
p
t
u
r
e
t
e
m
po
r
a
l
de
pe
n
de
n
c
i
e
s
a
n
d
f
o
r
e
c
a
s
t
f
ut
ur
e
ED
b
a
s
e
d
o
n
hi
s
to
r
i
c
a
l
pa
t
t
e
r
n
s
.
2.
L
I
T
E
RA
T
UR
E
RE
VI
E
W
Un
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
h
o
w
c
o
n
s
u
m
e
r
s
’
b
e
h
a
vi
o
r
i
nf
l
ue
nc
e
s
t
h
e
i
r
po
we
r
us
a
ge
i
s
c
r
uc
i
a
l
,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
g
i
ve
n
t
h
e
l
a
c
k
o
f
c
o
m
pr
e
h
e
n
s
i
ve
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
hi
s
a
r
e
a
il
l
u
m
i
na
t
e
d
by
t
he
s
h
o
r
t
a
ge
o
f
bi
g
da
t
a
a
n
a
ly
t
i
c
s
(
B
DA
)
e
x
p
l
o
r
a
t
i
o
n
f
o
c
us
i
n
g
o
n
t
h
e
c
o
n
s
u
m
e
r
s
i
de
o
f
t
h
e
e
n
e
r
g
y
s
e
c
t
or
.
B
y
e
m
p
l
o
yi
ng
de
s
c
r
i
pt
i
v
e
a
n
d
i
n
s
i
g
h
t
f
u
l
a
n
a
ly
s
i
s
o
n
m
i
ne
d
c
o
n
s
u
m
e
r
da
t
a
,
t
h
e
m
o
de
l
c
a
n
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
il
l
us
t
r
a
t
e
,
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
z
e
,
a
n
d
f
o
r
e
c
a
s
t
t
h
e
po
we
r
us
a
ge
o
f
i
nd
i
v
i
dua
l
h
o
us
e
h
o
l
d
s
ba
s
e
d
o
n
t
h
e
i
r
pr
o
f
i
l
e
s
.
E
v
a
l
ua
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
h
a
v
e
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
d
t
h
a
t
t
h
e
m
o
de
l
p
l
a
y
s
a
p
i
v
o
t
a
l
r
o
l
e
i
n
pr
o
vi
d
i
ng
e
s
s
e
n
t
i
a
l
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
t
o
h
e
l
p
c
o
n
s
u
m
e
r
s
t
r
a
c
k
a
n
d
m
o
ni
t
o
r
t
h
e
i
r
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
.
A
dd
i
t
i
o
na
l
ly
,
i
t
a
i
d
s
t
h
e
m
i
n
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
m
a
n
a
g
i
ng
t
h
e
i
r
e
ne
r
g
y
u
s
a
ge
,
t
h
us
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
n
g
t
o
t
h
e
m
a
i
n
t
e
n
a
n
c
e
o
f
da
t
a
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
.
T
h
e
l
a
y
e
r
s
a
r
e
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
s
o
ur
c
e
s
,
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
pr
e
-
a
r
r
a
n
g
i
ng,
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
,
a
n
d
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
a
s
s
i
g
nm
e
n
t
c
e
n
t
r
e
a
n
d
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
s
h
o
w.
T
h
e
pr
i
n
c
i
p
l
e
l
a
y
e
r
i
s
da
t
a
a
r
r
a
n
ge
m
e
n
t
f
r
o
m
b
o
t
h
A
M
I
a
d
v
a
n
c
e
d
m
e
t
e
r
i
n
g
i
nf
r
a
s
t
r
uc
t
u
r
e
(
A
M
I
)
a
n
d
C
us
t
o
m
e
r
s
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
na
l
i
nde
x
e
s
.
T
h
e
c
us
t
o
m
e
r
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
a
l
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
i
nv
o
l
v
e
s
c
oo
r
di
n
a
t
e
d
da
t
a
a
n
d
A
M
I
c
o
n
t
a
i
ns
b
o
t
h
c
oor
di
na
t
e
d
a
n
d
un
s
t
r
uc
t
ur
e
d
da
t
a
.
T
hi
s
w
i
ll
c
o
nv
e
r
t
t
h
e
da
t
a
i
n
t
o
t
h
e
n
e
e
de
d
f
o
r
m
a
t
f
o
r
a
n
a
ly
s
i
ng
pur
po
s
e
s
.
T
h
e
n
Da
t
a
c
l
e
a
ns
i
ng
a
n
d
a
n
a
ly
s
i
s
n
e
e
d
to
b
e
do
n
e
wi
t
h
da
ta
a
n
a
l
y
t
i
c
s
us
i
n
g
b
o
t
h
de
s
c
r
i
pt
i
ve
a
n
d
pr
e
di
c
t
i
ve
a
n
a
ly
s
i
s
.
No
w
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
e
d
da
t
a
un
de
r
we
n
t
to
Da
t
a
wa
r
e
h
o
us
e
.
T
h
e
m
o
s
t
us
e
d
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
c
e
n
t
r
e
f
o
r
e
n
o
r
m
o
us
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
e
xe
c
ut
i
o
n
i
s
Ha
do
o
p
di
s
s
e
mi
na
t
e
d
do
c
um
e
n
t
f
r
a
m
e
wo
r
k
(
HD
F
S
)
.
HD
F
S
h
a
ve
e
n
o
r
m
o
us
s
c
o
pe
da
t
a
s
e
t
s
a
c
r
o
s
s
v
a
r
i
o
us
h
u
bs
r
e
pe
t
i
t
i
v
e
ly
t
o
h
a
n
d
l
e
f
a
il
o
v
e
r
a
n
d
f
l
a
w
e
d
o
c
c
a
s
i
o
ns
.
A
n
o
n
-
s
o
c
i
a
l
da
t
a
s
e
t
.
Ope
ni
n
gs
f
o
r
t
h
e
m
o
de
l
e
xe
c
ut
i
o
n
o
f
t
h
e
B
D
A
t
h
a
t
i
s
f
o
c
us
i
ng
o
n
t
h
e
pur
c
h
a
s
e
r
s
i
d
e
o
f
t
h
e
e
n
e
r
g
y
r
e
g
i
o
n
a
r
e
a
b
u
n
da
n
t
.
T
h
e
m
o
de
l
,
w
hi
c
h
ut
i
li
z
e
s
c
l
e
a
r
a
n
d
pr
e
s
c
r
i
pt
i
v
e
e
x
a
mi
na
t
i
o
n
t
a
r
ge
t
s
f
u
r
ni
s
hi
ng
t
h
e
c
us
to
m
e
r
s
w
i
t
h
t
h
e
e
x
a
mi
na
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
t
h
a
t
c
a
n
he
l
p
t
h
e
m
t
o
m
o
r
e
r
e
a
di
ly
de
a
l
w
i
t
h
t
h
e
i
r
f
a
mi
ly
po
we
r
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
.
T
a
k
i
n
g
i
n
t
o
a
c
c
o
un
t
t
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
p
e
r
f
o
r
m
e
d,
i
t
t
e
n
ds
t
o
b
e
i
n
duc
e
d
t
h
a
t
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
B
D
A
m
o
de
l
f
o
r
f
a
mi
ly
po
we
r
us
e
f
o
l
l
o
w
i
ng
a
n
d
n
o
t
i
c
i
n
g
i
s
vi
e
w
e
d
a
s
us
a
bl
e
a
n
d
pr
e
pa
r
e
d
to
a
c
hi
e
v
e
i
t
s
o
bj
e
c
t
i
v
e
[
1]
.
I
n
t
hi
s
pa
pe
r
,
t
h
e
y
p
l
a
nn
e
d
o
n
e
de
c
i
s
i
o
n
s
uppo
r
t
s
y
s
t
e
m
(
DSS
)
f
r
a
m
e
wo
r
k
t
h
a
t
w
o
r
ks
i
n
s
i
d
e
a
n
I
o
T
bi
o
l
o
g
i
c
a
l
s
y
s
t
e
m
.
T
hi
s
g
i
ve
s
a
pr
o
gr
e
s
s
e
d
i
nve
s
t
i
g
a
t
i
o
n
o
f
s
m
a
r
t
m
e
t
e
r
f
o
r
upg
r
a
di
n
g
t
h
e
na
t
ur
e
o
f
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
wo
r
ks
o
n
t
h
e
e
x
pe
n
s
e
f
o
r
e
c
a
s
t
,
u
ti
li
z
a
t
i
o
n
a
n
d
t
h
a
t
i
n
c
o
r
por
a
t
e
s
c
h
o
i
c
e
w
i
t
h
n
o
tew
o
r
t
hy
s
ugge
s
t
i
o
n
s
.
T
h
e
d
a
t
a
s
e
t
h
a
s
b
e
e
n
t
a
ke
n
f
r
o
m
t
h
e
c
o
m
m
e
r
c
i
a
l
o
r
ga
ni
z
a
t
i
o
n
.
T
h
e
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
g
i
ve
n
h
e
r
e
i
s
w
i
t
h
B
a
y
e
s
i
a
n
o
r
ga
ni
z
a
t
i
o
n
a
l
o
n
gs
i
de
t
h
r
e
e
A
I
c
l
a
s
s
if
i
e
r
s
f
o
r
e
x
pe
c
t
a
t
i
o
n
a
s
R
a
n
do
m
b
a
c
kwo
o
d
s
,
Na
ï
ve
B
a
y
e
s
,
a
n
d
c
h
o
i
c
e
t
r
e
e
.
R
e
s
u
l
t
s
d
i
s
p
l
a
y
t
h
a
t
o
ur
pr
o
c
e
dur
e
de
l
i
ve
r
s
qua
n
t
i
f
i
a
bly
b
a
s
i
c
e
va
l
ua
t
i
o
n
s
a
nd
t
h
a
t
t
h
e
DSS
w
i
l
l
c
hi
p
a
wa
y
t
o
t
h
e
de
tr
i
m
e
n
t
c
a
pa
bi
li
t
y
o
f
E
S
M
n
e
t
wor
k
e
x
e
r
c
i
s
e
s
a
n
d
s
uppo
r
t
.
A
c
c
ur
a
c
y
a
s
s
e
s
s
e
s
t
h
e
li
mi
t
o
f
e
x
p
l
i
c
i
t
c
l
a
s
s
if
i
e
r
s
t
o
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
a
r
r
a
n
ge
u
nl
a
b
e
ll
e
d
da
t
a
.
I
t
p
r
e
s
e
n
t
s
t
h
e
e
x
t
e
n
t
b
e
t
we
e
n
t
h
e
d
i
f
f
e
r
e
n
t
r
e
que
s
t
e
d
da
t
a
(
f
o
r
b
ot
h
m
i
s
gu
i
de
d
a
n
d
wr
i
t
e
r
e
que
s
t
s
)
a
n
d
t
h
e
a
m
o
un
t
o
f
g
i
v
e
n
da
t
a
.
P
r
e
l
im
i
na
r
i
e
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
o
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
s
h
o
we
d
t
h
e
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
a
n
d
t
h
e
a
d
e
qua
c
y
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
[
2]
.
T
h
e
g
e
o
gr
a
phi
c
a
ll
y
d
i
s
t
r
i
b
ut
e
d
da
t
a
c
e
n
t
e
r
s
e
r
v
e
a
s
a
n
a
r
m
a
t
ur
e
f
o
r
c
l
o
ud
s
e
r
vi
c
e
s
.
W
hi
c
h
c
o
ns
u
m
e
s
a
h
uge
a
m
o
u
n
t
o
f
e
l
e
c
t
r
i
c
i
t
y
t
hi
s
l
e
a
d
s
t
o
h
uge
c
o
s
t
s
f
o
r
o
pe
r
a
t
i
o
na
l
s
e
r
vi
c
e
s
a
n
d
i
t
i
s
a
t
y
p
i
c
a
l
c
h
a
ll
e
n
ge
f
o
r
c
l
o
ud
c
o
m
put
i
n
g.
O
n
t
h
e
o
f
f
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
8
,
N
o
.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
:
66
8
-
67
6
670
c
h
a
nc
e
t
h
a
t
t
h
e
po
we
r
c
o
s
t
s
o
f
s
e
r
v
e
r
f
a
r
m
s
a
r
e
a
n
t
i
c
i
pa
t
e
d
a
h
e
a
d
o
f
t
i
m
e
,
t
h
e
c
l
o
ud
s
upp
li
e
r
c
a
n
d
i
mi
n
i
s
h
e
n
e
r
g
y
c
o
s
t
s
.
A
n
e
f
f
e
c
t
i
ve
po
we
r
v
a
l
ue
e
x
pe
c
t
a
t
i
o
n
i
s
r
e
qu
i
r
e
d
t
o
l
i
mi
t
t
h
e
po
we
r
bi
ll
o
f
GD
C
s
.
T
hi
s
pa
pe
r
pr
o
p
o
s
e
s
p
o
we
r
v
a
l
ue
e
x
pe
c
t
a
t
i
o
n
s
f
o
r
GD
C
s
i
n
m
u
l
t
i
-
d
i
s
t
r
i
c
t
p
o
we
r
m
a
r
ke
t
s
.
T
h
e
t
e
s
t
i
s
l
e
d
o
n
ge
n
u
i
ne
po
we
r
v
a
l
ue
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
a
l
c
o
l
l
e
c
t
i
o
ns
w
i
t
h
A
I
c
a
lcu
l
a
t
i
o
ns
.
B
y
r
e
l
a
t
i
v
e
ly
s
ur
v
e
yi
ng
t
h
e
f
o
r
e
c
a
s
t
pr
e
c
i
s
i
o
n
o
f
t
h
e
m
o
de
l
s
,
t
h
e
m
o
s
t
e
x
a
c
t
o
n
e
i
s
c
h
o
s
e
n
.
An
a
ly
s
is
r
e
s
u
l
t
s
s
h
o
w
t
h
a
t
t
h
e
f
o
r
e
c
a
s
t
m
o
de
l
c
a
n
g
i
ve
pr
o
m
i
s
i
ng
pr
e
c
i
s
i
o
n
.
T
h
e
y
pr
e
s
e
n
t
e
d
t
h
e
e
l
e
c
t
r
i
c
i
t
y
bil
l
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
f
o
r
n
e
a
r
l
y
t
h
r
e
e
s
e
c
t
o
r
s
i
n
t
h
e
Uni
t
e
d
S
t
a
tes
us
i
n
g
s
o
m
e
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
n
g
a
l
go
r
i
t
hm
.
T
hi
s
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
f
o
r
t
h
r
e
e
y
e
a
r
s
i
n
e
a
c
h
s
e
c
t
o
r
.
I
t
pr
o
duc
e
s
a
c
c
ur
a
t
e
r
e
s
ul
t
s
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
de
c
i
s
i
o
n
t
a
bl
e
a
nd
l
i
ne
a
r
r
e
gr
e
s
s
i
o
ns
.
T
h
e
a
na
ly
s
e
s
e
x
pr
e
s
s
t
h
e
vi
a
b
il
i
t
y
a
n
d
e
x
e
c
ut
i
o
n
a
c
c
o
m
p
li
s
h
e
d
by
t
h
e
c
h
o
s
e
n
m
o
de
l
s
c
o
n
s
i
d
e
r
e
d
f
o
r
b
ot
h
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
n
g
c
a
l
c
u
l
a
t
i
o
n
a
nd
y
e
a
r
l
y
pr
e
pa
r
e
d
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
a
l
i
n
d
e
x
.
T
h
e
y
c
h
o
s
e
m
o
de
l
s
to
gi
v
e
pr
o
m
i
s
i
ng
pr
e
c
i
s
i
o
n
to
f
o
r
e
s
e
e
i
n
g
t
h
e
po
we
r
c
o
s
t
o
f
GD
C
s
i
n
m
u
l
t
i
-
a
r
e
a
po
we
r
m
a
r
ke
t
s
.
T
h
e
m
o
de
l
s
c
a
n
’
t
f
o
r
e
s
e
e
we
l
l
t
h
e
va
l
u
e
s
p
i
k
e
s
a
n
d
i
ns
t
a
bil
i
t
y
.
L
a
t
e
r
o
n
,
e
nh
a
nc
e
m
e
n
t
s
to
t
h
e
m
o
de
l
s
,
f
o
r
e
x
a
m
p
l
e
,
t
h
e
i
s
s
u
e
o
f
p
r
e
d
i
c
t
a
bil
i
t
y
i
n
t
h
e
c
o
s
t
wi
ll
b
e
t
e
n
de
d
to
[
4]
.
Due
to
t
h
e
h
uge
e
x
t
e
ns
i
o
n
o
f
c
i
t
i
e
s
,
a
n
d
i
ndus
t
r
i
a
l
,
a
n
d
c
o
m
m
e
r
c
i
a
l
gr
o
w
t
h
e
ne
r
g
y
c
o
ns
u
m
pt
i
o
n
i
s
i
n
hi
g
h
de
m
a
n
d.
B
e
c
a
us
e
o
f
I
o
T
a
n
d
s
m
a
r
t
m
e
t
e
r
s
e
n
e
r
g
y
m
e
t
e
r
i
n
g
i
s
po
s
s
i
b
l
e
i
n
a
ll
p
l
a
c
e
s
.
F
o
r
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
pur
p
o
s
e
s
,
t
h
e
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
w
il
l
b
e
us
e
d.
T
hi
s
pa
pe
r
u
t
i
li
z
e
s
r
e
c
ur
r
e
n
t
n
e
ur
a
l
ne
t
wor
ks
(
R
NN
)
to
c
a
t
c
h
t
i
m
e
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
a
n
d
pr
o
po
s
e
s
a
n
o
r
i
g
i
na
l
e
n
e
r
g
y
l
o
a
d
d
e
t
e
r
m
i
n
i
ng
s
y
s
t
e
m
ba
s
e
d
f
o
r
e
x
a
m
p
l
e
a
ge
a
n
d
s
e
q
ue
n
c
e
-
to
-
s
e
que
n
c
e
(
S
2S
)
p
r
o
f
o
un
d
l
e
a
r
ni
ng
c
a
l
c
u
l
a
t
i
o
n
.
T
h
e
S
2S
de
s
i
g
n
t
h
a
t
i
s
r
e
gu
l
a
r
ly
ut
i
li
z
e
d
f
o
r
l
a
n
gua
g
e
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
t
i
o
n
wa
s
a
d
j
u
s
t
e
d
f
o
r
e
n
e
r
g
y
l
o
a
d
de
t
e
r
m
in
a
t
i
o
n
.
An
a
ly
s
e
s
c
e
n
t
e
r
a
r
o
un
d
ga
t
e
d
r
e
c
ur
r
e
n
t
uni
t
(
GR
U)
b
a
s
e
d
S
2S
m
o
de
l
s
a
n
d
l
o
n
g
s
h
o
r
t
-
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
(
L
S
T
M
)
b
a
s
e
d
S
2S
m
o
de
l
s
[
3]
.
I
n
t
hi
s
pa
pe
r
,
t
h
e
a
ut
h
o
r
p
r
o
p
o
s
e
d
a
de
e
p
-
l
e
a
r
ni
ng
pr
e
di
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
t
h
a
t
c
o
n
s
i
de
r
s
t
h
e
we
a
t
h
e
r
a
n
d
t
h
e
pr
o
g
r
e
s
s
i
ve
r
a
t
e
.
I
n
t
h
i
s
pa
pe
r
,
t
h
e
y
pr
o
p
o
s
e
a
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
-
b
a
s
e
d
hy
pot
h
e
t
i
c
a
l
s
ys
t
e
m
f
o
r
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
a
l
ly
f
r
i
e
n
d
ly
s
i
ng
l
e
-
f
a
mi
ly
e
n
e
r
g
y
r
a
t
e
s
.
T
h
e
y
u
s
e
d
t
h
e
we
i
g
h
t
e
d
m
e
a
n
s
qua
r
e
e
r
r
o
r
to
s
e
t
up
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
o
de
l
f
o
r
b
e
tt
e
r
a
c
c
ur
a
c
y
.
F
i
n
a
ll
y
,
a
c
c
o
r
di
n
g
to
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
o
de
l
,
t
h
e
e
x
pe
c
t
e
d
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
i
s
c
o
nv
e
r
t
e
d
i
n
t
o
m
o
n
t
hl
y
e
n
e
r
g
y
c
ha
r
ge
s
[
5]
.
I
n
t
hi
s
pa
pe
r
,
a
h
a
r
dwa
r
e
m
o
du
l
e
h
a
s
be
e
n
ge
ne
r
a
t
e
d,
whi
c
h
i
s
us
e
d
to
c
h
e
c
k
t
h
e
a
m
o
un
t
o
f
e
ne
r
g
y
c
o
n
s
u
m
e
d
by
e
a
c
h
c
o
n
t
r
a
pt
i
o
n
i
n
a
h
o
us
e
a
n
d,
a
s
a
r
e
s
u
l
t
,
c
o
m
pa
r
e
s
t
h
e
m
o
n
t
h
t
o
t
h
e
m
o
n
t
hly
po
we
r
bil
l
.
T
hi
s
f
r
a
m
e
wo
r
k
u
t
i
li
z
e
s
a
c
a
l
c
u
l
a
t
i
o
n
t
h
a
t
s
e
t
s
t
h
e
s
e
e
i
ng
s
pe
e
d
o
f
a
c
o
nn
e
c
t
e
d
c
o
n
t
r
a
p
t
i
o
n
to
t
h
e
a
s
s
o
c
i
a
t
i
o
n
i
s
de
p
e
n
de
n
t
upo
n
t
h
e
k
i
n
d
o
f
ga
dge
t
a
n
d
s
u
bs
e
q
ue
n
t
l
y
.
T
h
e
A
C
S
712
c
ur
r
e
n
t
s
e
ns
o
r
wa
s
us
e
d
i
n
t
hi
s
p
i
e
c
e
,
a
n
d
t
h
e
m
i
c
r
o
c
o
n
t
r
o
l
l
e
r
us
e
d
to
o
pe
r
a
t
e
t
h
e
s
t
uf
f
uni
t
s
wa
s
a
l
s
o
a
n
A
r
du
i
n
o
I
de
.
T
h
e
f
o
r
c
e
s
upp
l
y
t
o
t
h
e
d
i
f
f
e
r
e
n
t
i
a
t
i
n
g
c
o
n
t
r
a
p
t
i
o
ns
a
n
d
r
e
gu
l
a
t
or
s
,
a
m
o
n
g
m
a
ny
ot
h
e
r
t
hi
n
gs
,
i
s
f
ur
ni
s
he
d
by
a
b
o
o
s
t
c
o
n
ve
r
t
e
r
[
6
]
.
T
h
e
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
i
s
s
e
n
t
to
v
e
r
i
f
y
e
l
e
c
t
r
i
c
bi
ll
s
.
T
h
e
f
r
a
m
e
wo
r
k
t
a
ke
s
t
h
e
c
o
m
mi
t
m
e
n
t
o
f
r
e
l
e
v
a
n
t
da
t
a
a
n
d
f
o
r
e
c
a
s
t
s
gr
i
d
i
ns
pe
c
t
i
o
n
s
f
o
r
t
h
e
upc
o
m
i
ng
m
o
n
t
h
s
.
I
t
o
f
f
e
r
s
pr
e
s
u
m
pt
i
o
n
s
f
o
r
o
bj
e
c
t
s
to
b
e
us
e
d
o
v
e
r
a
n
a
ppa
r
e
n
t
t
i
m
e
f
r
a
m
e
b
a
s
e
d
o
n
i
t
s
f
o
r
c
e
us
a
ge
a
nd
ot
h
e
r
f
a
c
t
o
r
s
[
6]
-
[
8]
.
T
h
e
e
xi
s
t
i
n
g
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
on
e
ne
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
o
f
t
e
n
f
a
ll
s
s
h
o
r
t
i
n
a
ddr
e
s
s
i
ng
t
h
e
n
ua
nc
e
d
i
m
pa
c
t
o
f
c
o
n
s
u
m
e
r
be
h
a
vi
o
ur
,
r
e
lyi
ng
o
n
s
i
m
p
li
s
t
i
c
m
o
de
l
s
a
n
d
o
v
e
r
l
o
o
ki
n
g
t
h
e
c
o
m
p
l
e
xi
t
ies
o
f
i
n
d
i
v
i
dua
l
de
c
i
s
i
o
n
-
m
a
k
i
n
g
pr
o
c
e
s
s
e
s
.
T
h
e
s
e
s
t
udi
e
s
o
f
t
e
n
s
t
r
uggl
e
w
i
t
h
da
t
a
a
v
a
il
a
bil
i
t
y
,
qua
l
i
t
y
,
a
n
d
s
c
a
l
a
bil
i
t
y
,
hi
nde
r
i
n
g
t
h
e
i
r
pr
a
c
t
i
c
a
l
a
pp
li
c
a
bil
i
t
y
a
n
d
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
.
3.
M
E
T
HO
D
T
hi
s
s
t
udy
e
m
p
l
o
y
s
a
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
o
f
a
dv
a
n
c
e
d
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
a
n
d
da
t
a
a
n
a
l
y
s
i
s
t
e
c
h
ni
que
s
to
f
o
r
e
c
a
s
t
pe
a
k
ED
i
n
T
a
mi
l
N
a
du.
T
o
a
c
hi
e
v
e
a
c
c
ur
a
t
e
a
nd
r
e
l
i
a
bl
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
,
we
ut
i
l
i
z
e
t
h
e
AR
I
M
A
m
o
de
l
,
t
h
e
VA
R
m
o
de
l
,
a
n
d
e
x
p
l
o
r
a
t
o
r
y
da
t
a
a
n
a
l
y
s
i
s
(
E
DA
)
to
p
r
o
c
e
s
s
a
n
d
a
n
a
ly
z
e
t
h
e
da
t
a
.
T
h
e
A
R
I
M
A
m
o
de
l
i
s
s
e
l
e
c
t
e
d
f
o
r
i
t
s
pr
o
v
e
n
c
a
pa
bi
li
t
y
i
n
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
f
o
r
c
a
pt
ur
i
n
g
un
de
r
lyi
ng
t
r
e
n
ds
a
n
d
s
e
a
s
o
n
a
l
pa
t
t
e
r
n
s
i
n
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
.
C
o
m
p
l
e
m
e
n
t
i
n
g
t
hi
s
,
t
h
e
VA
R
m
o
de
l
i
s
e
m
p
l
o
y
e
d
to
e
x
p
l
o
r
e
t
h
e
c
o
m
p
l
e
x
i
n
t
e
r
p
l
a
y
b
e
t
we
e
n
m
u
l
t
i
p
l
e
e
c
o
n
o
m
i
c
a
nd
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
a
l
f
a
c
t
o
r
s
a
f
f
e
c
t
i
n
g
ED
,
pr
o
vi
d
i
ng
a
h
o
l
i
s
t
i
c
vi
e
w
o
f
t
h
e
i
nf
l
ue
n
c
e
s
dr
i
vi
ng
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
pa
tt
e
r
n
s
.
3.
1
.
AR
I
M
A
m
od
e
l
T
h
e
A
R
I
M
A
m
o
de
l
s
e
r
ve
s
a
s
a
f
u
n
da
m
e
n
t
a
l
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
too
l
f
o
r
a
n
a
l
y
z
i
ng
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
da
t
a
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
i
n
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
pe
a
k
ED
i
n
T
a
m
il
Na
du.
A
R
I
M
A
i
s
a
de
pt
a
t
c
a
p
t
ur
i
n
g
un
de
r
lyi
ng
t
r
e
n
ds
a
n
d
pa
tt
e
r
n
s
pr
e
s
e
n
t
i
n
hi
s
t
o
r
i
c
a
l
da
t
a
,
m
a
k
i
ng
i
t
we
l
l
-
s
u
i
t
e
d
f
o
r
a
n
a
ly
z
i
ng
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
pa
t
t
e
r
n
s
o
v
e
r
t
i
m
e
.
Ho
we
v
e
r
,
i
t
m
a
y
e
n
c
o
un
t
e
r
c
h
a
ll
e
n
g
e
s
w
h
e
n
c
o
nf
r
o
n
t
e
d
wi
t
h
i
n
t
r
i
c
a
t
e
pa
tt
e
r
n
s
s
uc
h
a
s
t
h
o
s
e
o
b
s
e
r
v
e
d
dur
i
ng
pa
n
de
mi
c
s
o
r
i
r
r
e
gu
l
a
r
da
t
a
f
l
u
c
t
ua
t
i
o
n
s
.
T
h
e
A
R
I
M
A
m
o
de
l
c
o
m
pr
i
s
e
s
t
h
r
e
e
e
s
s
e
n
t
i
a
l
c
o
m
po
n
e
n
t
s
:
AR
,
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
,
a
n
d
m
o
vi
n
g
a
ve
r
a
ge
(
M
A
)
.
T
h
e
A
R
c
o
m
po
n
e
n
t
i
d
e
n
t
i
f
i
e
s
pa
tt
e
r
n
s
w
i
t
hin
t
h
e
da
t
a
s
e
r
i
e
s
,
a
i
d
i
n
g
i
n
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
r
e
c
ur
r
i
ng
tr
e
n
ds
a
n
d
be
h
a
vi
o
r
s
.
T
h
e
I
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
c
o
m
po
n
e
n
t
de
t
e
c
t
s
un
de
r
l
y
i
ng
t
r
e
n
ds
i
n
t
h
e
da
t
a
,
a
l
l
o
w
i
ng
f
o
r
t
h
e
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
l
o
n
g
-
t
e
r
m
pa
tt
e
r
n
s
or
s
hi
f
t
s
i
n
e
ne
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
.
F
i
na
ll
y
,
t
h
e
M
A
c
o
m
po
n
e
n
t
de
a
l
s
w
i
t
h
n
o
i
s
e
b
e
t
we
e
n
da
t
a
p
o
i
n
t
s
,
e
n
s
ur
i
n
g
t
h
e
a
c
c
ur
a
t
e
c
a
p
t
ur
e
o
f
t
h
e
un
de
r
l
yi
ng
s
i
g
na
l
a
mi
ds
t
f
l
uc
t
ua
t
i
o
n
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
P
r
e
dicting
pe
ak
de
mand
f
or
e
lec
tr
icity
c
ons
umption
us
ing
ti
me
…
(
Sur
iya
S.
)
671
T
h
e
A
R
I
M
A
m
o
de
l
wa
s
e
m
p
l
o
y
e
d
a
s
a
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
m
o
de
l
f
o
r
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
da
t
a
due
to
i
t
s
s
i
m
p
li
c
i
t
y
a
nd
ut
i
l
i
t
y
i
n
wo
r
ki
n
g
w
i
t
h
t
r
e
n
ds
a
n
d
pa
t
t
e
r
n
s
i
n
hi
s
t
o
r
i
c
a
l
da
t
a
.
H
o
we
v
e
r
,
i
t
i
s
li
mi
t
e
d
i
n
h
a
n
d
li
ng
c
o
m
p
l
e
x
pa
tt
e
r
n
s
s
uc
h
a
s
pa
n
de
mi
c
s
a
n
d
s
t
r
ugg
l
e
s
w
i
t
h
i
r
r
e
gu
l
a
r
da
ta
f
l
u
c
t
ua
t
i
o
n
s
.
T
h
e
m
o
de
l
’
s
f
o
r
m
u
l
a
t
i
o
n
i
nc
l
ude
s
t
h
r
e
e
ke
y
pa
r
t
s
:
-
A
R
c
o
m
po
n
e
n
t:
(
)
=
1
∗
(
−
1
)
+
2
∗
(
−
2
)
+
.
.
.
+
∗
(
−
)
wh
e
r
e
φ
1,
φ
2
,
.
.
.
,
φ
p
a
r
e
t
h
e
AR
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
,
a
n
d
Y(
t
-
1)
,
Y
(
t
-
2)
,
.
.
.
,
Y
(
t
-
p
)
a
r
e
t
h
e
l
a
gg
e
d
v
a
l
ue
s
o
f
t
h
e
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
.
-
I
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
(
I
)
c
o
m
po
n
e
n
t
:
(
)
=
(
1
−
)
∗
(
)
wh
e
r
e
d
i
s
t
h
e
d
if
f
e
r
e
nc
i
n
g
p
a
r
a
m
e
t
e
r
,
B
i
s
t
h
e
b
a
c
k
s
hi
f
t
o
pe
r
a
to
r
,
a
n
d
Y(
t
)
i
s
t
h
e
o
r
i
g
i
na
l
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
.
-
M
A
c
o
m
po
n
e
n
t
:
(
)
=
1
∗
(
−
1
)
+
2
∗
(
−
2
)
+
.
.
.
+
∗
(
−
)
wh
e
r
e
θ1,
θ2,
.
.
.
,
θq
a
r
e
t
h
e
MA
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
,
a
n
d
ε
(
t
-
1)
,
ε
(
t
-
2)
,
.
.
.
,
ε(
t
-
q)
a
r
e
t
h
e
l
a
gge
d
r
e
s
i
dua
l
s
.
B
ot
h
a
ddi
t
i
v
e
a
n
d
m
u
l
t
i
p
l
i
c
a
t
i
ve
m
o
de
l
s
a
r
e
ut
i
l
ize
d,
wi
t
h
a
dd
i
t
i
v
e
m
o
de
l
s
de
c
o
m
po
s
i
ng
t
h
e
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
i
n
t
o
s
e
a
s
o
n
a
l
,
t
r
e
n
d,
a
n
d
r
e
c
e
n
t
c
o
m
po
n
e
n
t
s
(
(
)
=
(
)
+
(
)
+
(
)
)
,
whi
l
e
m
u
l
t
i
p
l
i
c
a
t
i
ve
m
o
de
l
s
pr
o
vi
d
e
a
n
a
l
t
e
r
n
a
t
i
v
e
pe
r
s
pe
c
t
i
v
e
by
m
u
l
t
ip
l
yi
ng
t
h
e
s
e
c
o
m
po
n
e
n
t
s
(
(
)
=
(
)
∗
(
)
∗
(
)
)
.
De
s
p
i
t
e
i
t
s
l
im
i
t
a
t
i
o
n
s
,
t
h
e
A
R
I
M
A
m
o
de
l
s
e
r
ve
s
a
s
a
p
o
we
r
f
u
l
a
n
a
ly
t
i
c
a
l
t
oo
l
f
o
r
c
a
pt
u
r
i
n
g
te
m
po
r
a
l
de
pe
n
d
e
n
c
i
e
s
a
n
d
s
e
a
s
o
n
a
li
t
y
w
i
t
hi
n
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
pa
t
t
e
r
n
s
.
B
y
l
e
ve
r
a
g
i
n
g
b
o
t
h
a
dd
i
t
i
v
e
a
n
d
m
u
l
t
i
p
l
i
c
a
t
i
v
e
a
ppr
o
a
c
h
e
s
,
t
h
e
A
R
I
M
A
m
o
de
l
f
a
c
i
li
t
a
t
e
s
a
t
h
o
r
o
ugh
e
xa
m
i
na
t
i
o
n
o
f
t
h
e
v
a
r
i
o
u
s
f
a
c
t
o
r
s
i
n
f
l
u
e
n
c
i
ng
ED
,
t
h
e
r
e
by
e
nh
a
n
c
i
ng
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
r
o
b
us
t
n
e
s
s
o
f
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
f
o
r
e
c
a
s
t
s
.
T
h
r
o
ugh
a
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
hi
s
t
o
r
i
c
a
l
da
t
a
us
i
n
g
AR
I
M
A
,
s
t
a
ke
h
o
l
d
e
r
s
c
a
n
ga
i
n
v
a
l
ua
bl
e
i
ns
i
g
h
t
s
i
n
t
o
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
d
y
na
mi
c
s
,
e
n
a
bli
ng
t
h
e
m
t
o
de
v
e
l
o
p
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
f
o
r
e
f
f
i
c
i
e
n
t
r
e
s
o
ur
c
e
a
l
l
o
c
a
t
i
o
n
a
n
d
i
n
f
r
a
s
t
r
uc
t
ur
e
pl
a
nni
ng
i
n
T
a
m
il
Na
du.
3.
2
.
VAR
m
od
e
l
T
h
e
VA
R
m
o
de
l
s
e
r
v
e
s
a
s
a
p
i
v
o
t
a
l
too
l
i
n
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
ED
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
i
n
r
e
g
i
o
ns
l
i
ke
T
a
m
il
Na
du,
I
n
d
i
a
,
wh
e
r
e
c
o
m
p
l
e
x
i
n
t
e
r
a
c
t
i
o
ns
be
t
we
e
n
v
a
r
i
o
us
e
c
o
n
o
m
i
c
a
n
d
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
a
l
f
a
c
t
o
r
s
i
nf
l
u
e
n
c
e
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
pa
tt
e
r
n
s
.
Unl
i
k
e
uni
va
r
i
a
t
e
m
o
de
l
s
,
whi
c
h
f
o
c
us
s
o
l
e
ly
o
n
a
s
i
n
g
l
e
v
a
r
i
a
bl
e
,
t
h
e
VA
R
m
o
de
l
i
nc
o
r
por
a
t
e
s
m
u
l
t
i
p
l
e
v
a
r
i
a
bl
e
s
i
n
t
o
t
h
e
a
n
a
ly
s
i
s
,
pr
o
vi
d
i
n
g
a
m
o
r
e
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
un
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
o
f
t
h
e
un
de
r
lyi
ng
d
y
n
a
mi
c
s
dr
i
vi
n
g
ED
.
B
y
c
o
m
pa
r
i
ng
r
e
c
e
n
t
o
b
s
e
r
v
a
t
i
o
ns
o
f
a
v
a
r
i
a
bl
e
w
i
t
h
pr
e
vi
o
us
ly
o
b
s
e
r
v
e
d
v
a
l
ue
s
a
n
d
hi
s
t
o
r
i
c
a
l
o
b
s
e
r
v
a
t
i
o
ns
o
f
ot
h
e
r
v
a
r
i
a
bles
w
i
t
hi
n
t
h
e
s
y
s
t
e
m
,
t
h
e
VA
R
m
o
de
l
c
a
pt
ur
e
s
t
h
e
i
n
t
r
i
c
a
t
e
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
s
b
e
t
we
e
n
d
i
f
f
e
r
e
n
t
f
a
c
t
or
s
i
nf
l
ue
n
c
i
ng
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
.
VA
R
m
o
de
l
f
o
r
m
u
l
a
t
i
o
n
:
t
h
e
VA
R
m
o
de
l
c
a
n
b
e
e
x
pr
e
s
s
e
d
a
s
:
=
1
−
1
+
2
−
2
+
⋯
+
−
+
wh
e
r
e
:
-
i
s
a
v
e
c
t
or
o
f
t
h
e
v
a
r
i
a
bl
e
s
b
e
i
ng
f
o
r
e
c
a
s
t
e
d
a
t
t
i
m
e
tt
t
,
-
1
,
2
,
…
,
a
r
e
m
a
t
r
i
c
e
s
o
f
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
to
b
e
e
s
t
i
m
a
t
e
d,
-
p
i
s
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
l
a
g
s
i
n
t
h
e
m
o
de
l
,
-
ϵ
i
s
a
v
e
c
t
o
r
o
f
e
r
r
o
r
t
e
r
m
s
,
a
s
s
u
m
e
d
to
b
e
whi
t
e
n
o
i
s
e
.
I
n
t
h
e
c
o
n
t
e
x
t
o
f
ED
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g,
t
h
e
VA
R
m
o
de
l
e
n
a
bl
e
s
a
na
ly
s
t
s
to
e
x
p
l
o
r
e
t
h
e
i
n
t
e
r
pl
a
y
b
e
t
we
e
n
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
u
m
pt
i
o
n
a
n
d
v
a
r
i
o
us
s
o
c
i
o
-
e
c
o
n
o
m
i
c
i
n
d
i
c
a
t
o
r
s
,
s
uc
h
a
s
GD
P
gr
o
w
t
h
,
p
o
pul
a
t
i
o
n
d
yn
a
mi
c
s
,
i
ndus
t
r
i
a
l
o
ut
pu
t
(
I
O
)
,
a
n
d
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
a
l
f
a
c
t
o
r
s
.
F
o
r
e
x
a
m
p
l
e
,
c
h
a
n
g
e
s
i
n
GD
P
gr
o
w
t
h
r
a
t
e
s
c
a
n
i
mpac
t
ED
,
a
s
hi
g
he
r
e
c
o
n
o
m
i
c
a
c
t
i
vi
t
y
o
f
t
e
n
t
r
a
n
s
l
a
t
e
s
i
n
t
o
i
n
c
r
e
a
s
e
d
e
n
e
r
g
y
us
a
g
e
a
c
r
o
s
s
s
e
c
t
o
r
s
l
i
ke
m
a
n
u
f
a
c
t
ur
i
n
g,
t
r
a
n
s
po
r
t
a
t
i
o
n
,
a
n
d
r
e
s
i
de
n
t
i
a
l
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
po
l
i
c
y
d
e
c
i
s
i
o
n
s
,
s
u
c
h
a
s
c
ha
n
ge
s
i
n
i
n
t
e
r
e
s
t
r
a
t
e
s
o
r
g
o
v
e
r
nm
e
n
t
i
n
c
e
n
t
i
v
e
s
f
o
r
r
e
n
e
wa
bl
e
e
n
e
r
g
y
a
do
p
t
i
o
n
,
c
a
n
a
l
s
o
i
nf
l
ue
n
c
e
ED
pa
tt
e
r
n
s
.
B
y
i
nc
o
r
po
r
a
t
i
n
g
t
h
e
s
e
d
i
v
e
r
s
e
va
r
i
a
bl
e
s
i
n
t
o
t
h
e
a
n
a
ly
s
i
s
,
t
h
e
VA
R
m
o
de
l
o
f
f
e
r
s
a
h
o
l
i
s
t
i
c
f
r
a
m
e
wo
r
k
f
o
r
un
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
t
h
e
c
o
m
p
l
e
x
d
y
na
mi
c
s
o
f
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
.
C
o
n
s
i
de
r
a
VA
R
m
o
de
l
w
i
t
h
t
h
r
e
e
v
a
r
i
a
bl
e
s
:
E
D,
GD
P
,
a
n
d
I
O.
T
h
e
m
o
de
l
c
a
n
b
e
wr
i
t
t
e
n
a
s
:
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
8
,
N
o
.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
:
66
8
-
67
6
672
|
|
=
[
11
12
13
21
22
23
31
32
33
]
|
|
+
|
|
He
r
e
,
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
t
h
a
t
c
a
p
t
ur
e
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
ps
be
t
we
e
n
t
h
e
v
a
r
i
a
bl
e
s
.
T
h
e
e
r
r
or
t
e
r
m
s
,
,
a
n
d
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
h
o
c
ks
or
i
nn
o
v
a
t
i
o
n
s
to
t
h
e
v
a
r
i
a
bl
e
s
a
t
t
i
m
e
t
.
3.
3
.
E
DA
E
DA
p
l
a
y
s
a
c
r
uc
i
a
l
r
o
l
e
i
n
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
o
n
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
pe
a
k
ED
i
n
T
a
m
il
Na
du
us
i
ng
t
h
e
VA
R
m
o
de
l
.
E
D
A
i
nv
o
l
ve
s
t
h
e
i
ni
t
i
a
l
e
x
p
l
o
r
a
t
i
o
n
a
n
d
vi
s
ua
li
z
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
m
u
l
t
i
va
r
i
a
t
e
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
da
t
a
to
ga
i
n
i
ns
i
g
h
t
s
i
n
t
o
t
h
e
un
de
r
ly
i
ng
pa
t
t
e
r
n
s
,
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
ps
,
a
n
d
po
t
e
n
t
i
a
l
o
u
t
l
i
e
r
s
.
I
n
t
h
e
c
o
n
t
e
x
t
o
f
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
,
E
DA
f
o
c
us
e
s
o
n
un
d
e
r
s
t
a
n
d
i
ng
t
h
e
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
o
f
th
e
v
a
r
i
a
bl
e
s
i
nc
l
ude
d
i
n
t
h
e
V
A
R
m
o
de
l
,
i
de
n
t
i
f
yi
ng
a
n
y
t
r
e
n
ds
o
r
s
e
a
s
o
n
a
l
i
t
y
,
a
n
d
a
s
s
e
s
s
i
n
g
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
ot
h
e
r
r
e
l
e
v
a
nt
f
a
c
to
r
s
s
uc
h
a
s
GD
P
gr
o
w
t
h
,
p
o
pul
a
t
i
o
n
d
y
na
mi
c
s
,
IO
,
a
n
d
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
a
l
f
a
c
t
or
s
.
(
)
=
∑
−
∑
∑
√
(
∑
2
(
∑
)
2
)
(
∑
2
−
(
∑
)
2
I
t
i
n
c
l
ude
s
i
de
n
t
i
f
yi
ng
a
n
d
h
a
n
d
li
ng
o
ut
l
i
e
r
s
o
r
a
n
o
m
a
li
e
s
i
n
t
h
e
da
t
a
t
h
a
t
m
a
y
a
f
f
e
c
t
t
h
e
m
o
de
l
’
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
Out
l
i
e
r
de
t
e
c
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
s
uc
h
a
s
b
o
x
p
l
o
t
s
,
z
-
s
c
or
e
s
,
a
n
d
c
l
us
t
e
r
i
n
g
a
l
go
r
i
t
hm
s
h
e
l
p
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
i
de
n
t
i
f
y
o
bs
e
r
v
a
t
i
o
n
s
t
h
a
t
de
vi
a
t
e
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
l
y
f
r
o
m
t
h
e
e
x
pe
c
t
e
d
pa
tt
e
r
n
s
.
−
=
(
−
)
I
t
i
nv
o
l
ve
s
e
xa
m
i
n
i
ng
t
h
e
pr
e
s
e
n
c
e
o
f
m
i
s
s
i
ng
va
l
ue
s
i
n
t
h
e
da
t
a
a
n
d
i
m
p
l
e
m
e
n
t
i
n
g
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
f
o
r
im
put
i
n
g
m
i
s
s
i
ng
v
a
l
ue
s
i
f
n
e
c
e
s
s
a
r
y
.
M
i
s
s
i
ng
v
a
lue
i
m
put
a
t
i
o
n
t
e
c
h
ni
qu
e
s
s
uc
h
a
s
m
e
a
n
i
m
put
a
t
i
o
n,
m
e
d
i
a
n
im
put
a
t
i
o
n
,
or
i
n
t
e
r
p
o
l
a
t
i
o
n
h
e
l
p
e
n
s
ur
e
t
h
e
c
o
m
p
let
e
n
e
s
s
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
.
=
∑
E
DA
e
x
p
l
o
r
e
s
t
h
e
n
e
e
d
f
o
r
da
t
a
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
s
uc
h
a
s
n
o
r
m
a
li
z
a
t
i
o
n
o
r
s
t
a
n
da
r
di
z
a
t
i
o
n
to
e
n
s
ur
e
t
h
e
c
o
m
p
a
r
a
bil
i
t
y
o
f
v
a
r
i
a
bl
e
s
w
i
t
h
d
i
f
f
e
r
e
n
t
s
c
a
l
e
s
o
r
uni
t
s
.
Da
t
a
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
q
ue
s
h
e
l
p
im
pr
o
v
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
d
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bi
li
t
y
o
f
t
h
e
VA
R
m
o
de
l
.
=
(
−
)
T
h
e
a
n
a
ly
s
i
s
c
o
n
c
l
ude
s
w
i
t
h
e
x
p
l
o
r
a
to
r
y
vi
s
u
a
l
i
z
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
ps
be
t
we
e
n
e
ne
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
a
n
d
o
t
h
e
r
v
a
r
i
a
bl
e
s
u
s
i
n
g
t
e
c
hni
que
s
s
uc
h
a
s
s
c
a
t
t
e
r
pl
o
t
s
,
l
i
ne
p
l
o
t
s
,
a
n
d
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
m
a
t
r
i
c
e
s
.
E
x
p
l
o
r
a
to
r
y
vi
s
ua
li
z
a
t
i
o
n
h
e
l
ps
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
i
de
n
t
if
y
po
t
e
n
t
i
a
l
pa
t
t
e
r
n
s
,
t
r
e
n
ds
,
a
n
d
de
pe
n
d
e
n
c
i
e
s
t
h
a
t
c
a
n
i
n
f
o
r
m
t
h
e
VA
R
m
o
de
l
s
pe
c
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
t
i
o
n
.
3.
4
.
F
e
at
u
r
e
e
n
gin
e
e
r
in
g
F
e
a
t
ur
e
e
n
g
i
n
e
e
r
i
n
g
i
s
a
c
r
uc
i
a
l
s
t
e
p
i
n
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
o
n
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
pe
a
k
ED
i
n
T
a
m
il
N
a
du
us
i
n
g
t
h
e
VA
R
m
o
de
l
.
F
e
a
t
ur
e
e
n
g
i
n
e
e
r
i
n
g
i
nv
o
l
v
e
s
t
r
a
n
s
f
o
r
m
i
n
g
r
a
w
da
t
a
i
n
t
o
i
nf
o
r
m
a
t
i
v
e
f
e
a
t
ur
e
s
t
h
a
t
e
n
ha
n
c
e
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
m
o
de
l
.
I
n
t
h
e
c
o
n
t
e
x
t
o
f
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
,
f
e
a
t
ur
e
e
n
g
i
ne
e
r
i
ng
f
o
c
us
e
s
o
n
e
x
t
r
a
c
t
i
n
g
r
e
l
e
v
a
n
t
v
a
r
i
a
bl
e
s
o
r
c
r
e
a
t
i
n
g
ne
w
f
e
a
t
ur
e
s
f
r
o
m
t
h
e
m
u
l
t
i
va
r
i
a
t
e
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
da
t
a
to
c
a
pt
u
r
e
im
po
r
t
a
n
t
pa
tt
e
r
n
s
,
tr
e
n
ds
,
a
n
d
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
s
r
e
l
a
t
e
d
to
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
a
n
d
ot
h
e
r
f
a
c
t
o
r
s
i
nf
l
ue
n
c
i
n
g
de
m
a
n
d.
B
e
l
o
w
a
r
e
ke
y
a
s
pe
c
t
s
o
f
f
e
a
t
ur
e
e
n
g
i
n
e
e
r
i
ng
i
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
:
Va
r
i
a
bl
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
:
f
e
a
t
ur
e
e
n
g
i
ne
e
r
i
ng
b
e
g
i
ns
w
i
t
h
s
e
l
e
c
t
i
n
g
t
h
e
v
a
r
i
a
bl
e
s
to
b
e
i
n
c
l
ude
d
i
n
t
h
e
V
A
R
m
o
de
l
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
i
r
r
e
l
e
v
a
n
c
e
t
o
ED
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g.
Va
r
i
a
bl
e
s
s
uc
h
a
s
GD
P
gr
o
wt
h
,
p
o
pul
a
t
i
o
n
d
y
na
mi
c
s
,
IO
,
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
a
l
f
a
c
t
or
s
,
a
n
d
po
l
i
c
y
i
nd
i
c
a
t
or
s
a
r
e
c
o
n
s
i
d
e
r
e
d
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
i
r
po
t
e
n
t
i
a
l
i
m
p
a
c
t
o
n
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
pa
t
t
e
r
n
s
.
=
{
,
,
,
,
}
-
No
r
m
a
li
z
a
t
i
o
n
a
n
d
s
t
a
n
d
a
r
d
i
z
a
t
i
o
n
:
f
e
a
t
ur
e
e
n
g
i
ne
e
r
i
ng
i
nv
o
l
ve
s
n
o
r
m
a
li
z
i
ng
o
r
s
t
a
n
da
r
d
i
z
i
ng
t
h
e
v
a
r
i
a
bl
e
s
to
e
n
s
ur
e
t
h
a
t
t
h
e
y
a
r
e
o
n
t
h
e
s
a
m
e
s
c
a
l
e
a
n
d
h
a
v
e
c
o
m
pa
r
a
bl
e
m
a
g
ni
t
ude
s
.
Nor
m
a
li
z
a
t
i
o
n
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
P
r
e
dicting
pe
ak
de
mand
f
or
e
lec
tr
icity
c
ons
umption
us
ing
ti
me
…
(
Sur
iya
S.
)
673
t
e
c
h
ni
que
s
s
uc
h
a
s
m
i
n
-
m
a
x
s
c
a
l
i
ng
o
r
s
t
a
n
da
r
di
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
s
uc
h
a
s
z
-
s
c
o
r
e
n
o
r
m
a
l
i
z
a
t
i
o
n
a
r
e
a
pp
l
i
e
d
t
o
i
m
pr
o
v
e
t
h
e
n
u
m
e
r
i
c
a
l
s
t
a
bi
li
t
y
a
n
d
c
o
nv
e
r
ge
n
c
e
o
f
t
h
e
VA
R
m
o
de
l
.
′
=
−
(
)
(
)
−
(
)
′′
=
(
−
)
-
F
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
:
f
e
a
t
ur
e
e
n
g
i
ne
e
r
i
ng
i
n
c
l
ude
s
s
e
l
e
c
t
i
n
g
t
h
e
m
o
s
t
r
e
l
e
v
a
n
t
f
e
a
t
ur
e
s
to
b
e
i
nc
l
ude
d
i
n
t
h
e
f
i
na
l
V
AR
m
o
de
l
.
F
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
e
c
h
ni
que
s
s
uc
h
a
s
f
o
r
wa
r
d
s
e
l
e
c
t
i
o
n
,
b
a
c
k
wa
r
d
e
l
im
i
na
t
i
o
n
,
or
r
e
c
ur
s
i
v
e
f
e
a
t
ur
e
e
l
im
i
na
t
i
o
n
a
r
e
e
m
p
l
o
y
e
d
to
i
de
n
t
i
f
y
t
h
e
s
u
b
s
e
t
o
f
f
e
a
t
ur
e
s
t
h
a
t
c
o
n
tr
i
b
ut
e
m
o
s
t
to
t
h
e
m
o
de
l
’
s
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
=
(
,
)
-
F
e
a
t
ur
e
tr
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
:
f
e
a
t
ur
e
e
n
g
i
ne
e
r
i
ng
m
a
y
inv
o
l
v
e
t
r
a
n
s
f
o
r
m
i
ng
t
h
e
v
a
r
i
a
bl
e
s
us
i
ng
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
ns
s
uc
h
a
s
l
o
ga
r
i
t
hmi
c
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
o
r
s
qua
r
e
r
oot
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
to
i
m
pr
o
v
e
t
h
e
i
r
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
a
l
pr
o
pe
r
t
i
e
s
a
n
d
c
a
pt
ur
e
n
o
nl
i
ne
a
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
s
m
o
r
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
.
=
√
4.
RE
S
UL
T
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ON
T
h
e
e
x
pe
r
im
e
n
t
a
l
s
e
t
up
e
n
c
o
m
pa
s
s
e
s
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
,
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng,
f
e
a
t
ur
e
e
n
g
i
ne
e
r
i
n
g,
m
o
de
l
s
e
l
e
c
t
i
o
n
,
a
n
d
e
va
l
u
a
t
i
o
n
.
T
h
e
d
a
t
a
s
e
t
,
s
o
ur
c
e
d
f
r
o
m
t
h
e
o
f
f
i
c
i
a
l
we
b
s
i
t
e
o
f
t
h
e
T
a
m
il
Na
du
go
ve
r
nm
e
n
t
,
s
pa
n
s
f
r
o
m
2018
t
o
2022
a
n
d
i
n
c
l
ude
s
v
a
r
i
a
bl
e
s
s
u
c
h
a
s
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
,
we
a
t
h
e
r
pa
t
t
e
r
n
s
,
a
n
d
e
c
o
n
o
m
i
c
i
nd
i
c
a
t
o
r
s
.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
un
de
r
go
e
s
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
to
e
l
i
mi
na
t
e
n
u
ll
v
a
l
ue
s
,
i
m
put
e
m
i
s
s
i
ng
da
t
a
,
a
n
d
s
t
a
n
da
r
d
i
z
e
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
t
h
e
y
e
a
r
-
w
i
s
e
pe
a
k
de
m
a
n
d
f
l
uc
t
ua
t
i
o
n
a
l
o
n
g
w
i
t
h
t
h
e
uppe
r
s
ub
d
i
v
i
s
i
o
n
pe
a
k
de
m
a
n
d
a
n
a
ly
s
i
s
,
de
t
a
i
li
ng
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
dr
o
p
i
n
pe
a
k
de
m
a
n
d
t
o
6
,
000
uni
t
s
i
n
t
h
e
y
e
a
r
2018
a
n
d
a
ga
i
n
i
n
t
h
e
s
i
x
t
h
m
o
n
t
h
o
f
2022.
T
hi
s
a
n
a
ly
s
is
hi
g
hli
g
h
t
s
c
r
i
t
i
c
a
l
pe
r
i
o
ds
o
f
r
e
duc
e
d
de
m
a
n
d,
s
ugge
s
t
i
ng
pot
e
n
t
i
a
l
f
a
c
t
or
s
s
uc
h
a
s
e
c
o
n
o
m
i
c
c
h
a
n
ge
s
,
po
l
i
c
y
im
pa
c
t
s
,
or
e
x
t
e
r
n
a
l
d
i
s
r
upt
i
o
n
s
.
B
a
s
e
d
o
n
hi
s
t
o
r
i
c
a
l
t
r
e
n
ds
a
n
d
c
ur
r
e
n
t
da
t
a
pa
tt
e
r
n
s
,
i
t
i
s
l
i
ke
ly
t
h
a
t
th
e
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
pe
a
k
de
m
a
n
d
m
a
y
i
nc
r
e
a
s
e
i
n
t
h
e
u
pc
o
m
i
ng
y
e
a
r
s
,
n
e
c
e
s
s
i
t
a
t
i
n
g
pr
o
a
c
t
i
v
e
m
e
a
s
ur
e
s
i
n
r
e
s
o
ur
c
e
pl
a
nni
ng
a
n
d
i
nf
r
a
s
t
r
uc
t
ur
e
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
.
F
i
gur
e
1
il
l
us
t
r
a
t
e
s
t
h
e
y
e
a
r
-
w
i
s
e
f
l
uc
t
ua
t
i
o
n
i
n
pe
a
k
de
m
a
n
d,
w
i
t
h
a
n
o
t
a
bl
e
de
c
r
e
a
s
e
to
6
,
000
uni
t
s
i
n
201
8
a
n
d
a
s
i
mi
l
a
r
dr
o
p
i
n
t
h
e
s
i
x
t
h
m
o
n
t
h
o
f
2022.
T
hi
s
dr
o
p
i
nd
i
c
a
t
e
s
pe
r
i
o
ds
o
f
r
e
duc
e
d
ED
,
whi
c
h
c
o
u
l
d
b
e
a
t
t
r
i
b
ut
e
d
to
v
a
r
i
o
us
f
a
c
t
or
s
s
uc
h
a
s
e
c
o
n
o
m
i
c
c
h
a
n
ge
s
,
po
l
ic
y
im
pa
c
t
s
,
or
e
x
t
e
r
n
a
l
d
i
s
r
upt
i
o
n
s
.
T
h
e
a
n
a
ly
s
i
s
s
ugge
s
t
s
t
h
a
t
whi
l
e
t
h
e
r
e
h
a
v
e
b
e
e
n
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
de
c
r
e
a
s
e
s
,
tr
e
n
ds
f
r
o
m
t
h
e
hi
s
t
o
r
i
c
a
l
da
t
a
i
m
p
ly
t
h
a
t
pe
a
k
de
m
a
n
d
mi
g
h
t
i
n
c
r
e
a
s
e
i
n
t
he
f
ut
ur
e
.
T
hi
s
i
ns
i
g
h
t
i
s
c
r
uc
i
a
l
f
o
r
p
l
a
nni
ng
r
e
s
o
ur
c
e
s
a
n
d
de
v
e
l
o
p
i
ng
i
nf
r
a
s
t
r
uc
t
ur
e
to
m
e
e
t
f
ut
ur
e
ED
e
f
f
i
c
i
e
n
t
l
y
.
P
e
a
k
de
m
a
n
d
i
s
s
h
o
wn
to
b
e
i
nf
l
ue
n
c
e
d
by
m
i
n
im
u
m
t
e
m
pe
r
a
t
ur
e
s
,
wi
t
h
hi
g
h
e
r
t
e
m
pe
r
a
t
ur
e
s
l
e
a
d
i
n
g
to
i
n
c
r
e
a
s
e
d
po
we
r
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
.
T
h
e
gr
a
phi
c
a
l
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
hi
g
hli
g
h
t
s
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
p
b
e
t
we
e
n
t
e
m
pe
r
a
t
ur
e
a
n
d
pe
a
k
de
m
a
n
d,
de
m
o
n
s
t
r
a
t
i
n
g
t
h
a
t
a
s
t
e
m
pe
r
a
t
ur
e
s
r
i
s
e
,
s
o
d
o
e
s
p
o
we
r
us
a
ge
.
T
h
e
S
M
A
h
e
l
ps
s
m
o
ot
h
o
u
t
s
h
o
r
t
-
t
e
r
m
f
l
uc
t
ua
t
i
o
ns
a
n
d
hi
g
hl
i
g
h
t
l
o
n
ge
r
-
t
e
r
m
t
r
e
n
ds
i
n
ED
.
B
y
c
a
l
c
u
l
a
t
i
n
g
t
h
e
S
M
A,
we
c
a
n
b
e
t
t
e
r
un
de
r
s
t
a
n
d
t
h
e
un
de
r
l
yi
ng
t
r
e
n
ds
a
n
d
pr
e
d
i
c
t
f
ut
ur
e
de
m
a
n
d
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
.
F
i
gur
e
2
p
r
e
s
e
n
t
s
a
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
vi
s
ua
l
i
z
a
t
i
o
n
o
f
p
e
a
k
de
m
a
n
d
da
t
a
a
c
r
o
s
s
v
a
r
i
o
us
f
e
a
t
ur
e
s
.
T
a
bl
e
1
s
h
o
ws
t
h
e
VA
R
m
o
de
l
a
n
a
ly
s
i
s
,
pr
e
s
e
n
t
i
ng
v
a
r
i
o
us
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
t
r
i
c
s
.
T
h
e
m
e
a
n
a
bs
o
l
ut
e
e
r
r
o
r
(
M
A
E
)
i
s
150.
25,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
m
a
g
ni
t
ude
o
f
e
r
r
o
r
s
b
e
t
we
e
n
pr
e
d
i
c
t
e
d
a
n
d
a
c
t
ua
l
v
a
l
ue
s
.
T
h
e
r
oot
m
e
a
n
s
qua
r
e
d
e
r
r
o
r
(
R
M
S
E
)
i
s
180.
42,
r
e
f
l
e
c
t
i
n
g
t
h
e
m
o
de
l
’
s
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
by
p
e
n
a
li
z
i
n
g
l
a
r
ge
r
e
r
r
o
r
s
m
o
r
e
h
e
a
vil
y
.
T
he
m
e
a
n
a
b
s
o
l
ut
e
pe
r
c
e
n
t
a
ge
e
r
r
o
r
(
M
A
P
E
)
i
s
7.
82%
,
i
ll
us
t
r
a
t
i
n
g
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
e
r
r
o
r
s
r
e
l
a
t
i
v
e
t
o
a
c
t
ua
l
v
a
l
ue
s
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
t
h
e
9
5%
c
o
n
f
i
de
nc
e
i
n
t
e
r
v
a
l
(
C
I
)
r
a
n
ge
s
f
r
o
m
14802
to
18411.
7,
i
nd
i
c
a
t
i
n
g
t
h
e
r
a
n
ge
wi
t
hi
n
w
hi
c
h
t
h
e
tr
ue
pe
a
k
d
e
m
a
n
d
va
l
u
e
s
a
r
e
e
x
pe
c
t
e
d
to
f
a
ll
,
pr
o
vi
d
i
ng
a
m
e
a
s
ur
e
o
f
t
h
e
m
o
de
l
’
s
r
e
l
i
a
bil
i
t
y
a
n
d
pr
e
c
i
s
i
o
n
.
As
s
h
o
wn
i
n
T
a
bl
e
1,
t
h
e
VA
R
m
o
de
l
’
s
M
A
E
i
s
1
50.
25,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
t
h
e
a
ve
r
a
ge
m
a
g
ni
t
ude
o
f
e
r
r
o
r
s
a
m
o
n
g
s
t
f
o
r
e
c
a
s
t
a
n
d
r
e
a
l
v
a
l
ue
s
.
T
h
e
R
M
S
E
o
f
180.
42
m
e
a
s
ur
e
s
t
h
e
r
e
gu
l
a
r
de
gr
e
e
o
f
e
r
r
o
r
s
,
by
l
o
we
r
v
a
l
ue
s
s
i
g
nif
yi
ng
i
m
pr
o
v
e
d
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
M
A
P
E
o
f
7.
82%
qua
n
t
i
f
i
e
s
t
h
e
pe
r
c
e
n
t
a
ge
dif
f
e
r
e
n
c
e
b
e
t
we
e
n
pr
e
d
i
c
t
e
d
a
n
d
a
c
t
ua
l
v
a
l
ue
s
,
pr
o
vi
d
i
ng
a
r
e
l
a
t
i
v
e
m
e
a
s
ur
e
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
t
h
e
95%
CI
r
a
n
ge
s
f
r
o
m
14802
to
16607
to
18411
.
7,
i
n
d
i
c
a
t
i
ng
t
h
e
r
a
n
ge
w
i
t
hi
n
w
hi
c
h
t
h
e
t
r
ue
pe
a
k
de
m
a
n
d
va
l
ue
s
a
r
e
li
ke
ly
t
o
f
a
l
l
w
i
t
h
95%
c
o
n
f
i
de
nc
e
.
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
8
,
N
o
.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
:
66
8
-
67
6
674
F
i
gur
e
1
.
Ye
a
r
wi
s
e
pe
a
k
de
m
a
n
d
F
i
gur
e
2.
Vi
s
ua
l
i
s
i
ng
da
t
a
us
i
n
g
v
a
r
i
o
us
f
e
a
t
ur
e
s
T
a
bl
e
1
.
VA
R
m
o
de
l
a
n
a
ly
s
i
s
M
e
tr
i
c
V
a
lu
e
M
A
E
150.25
R
M
S
E
180.42
M
A
P
E
7.82%
C
o
n
f
id
e
n
c
e
i
n
te
r
v
a
l
(
95%
)
[
14802, 16607, 18411]
T
a
bl
e
2
s
h
o
ws
t
h
e
A
R
I
M
A
m
o
de
l
a
n
a
ly
s
i
s
,
hi
g
hli
g
h
t
i
n
g
ke
y
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
m
e
t
r
i
c
s
.
T
h
e
M
A
E
i
s
120.
50,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
e
r
r
or
m
a
g
ni
t
ude
be
t
we
e
n
pr
e
d
i
c
t
e
d
a
n
d
a
c
t
ua
l
v
a
l
ue
s
.
T
h
e
R
M
S
E
i
s
140.
67,
s
h
o
w
i
n
g
t
h
e
m
o
de
l
’
s
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
by
g
i
v
i
ng
m
o
r
e
we
i
g
h
t
to
l
a
r
ge
r
e
r
r
o
r
s
.
T
h
e
M
A
P
E
i
s
6.
28
%
,
r
e
f
l
e
c
t
i
n
g
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
e
r
r
o
r
s
a
s
a
pe
r
c
e
n
t
a
ge
o
f
a
c
t
ua
l
v
a
l
ue
s
.
T
h
e
95%
CI
r
a
n
ge
s
f
r
o
m
14500
to
17800.
8,
s
ugge
s
t
i
n
g
t
h
e
r
a
n
ge
w
i
t
hi
n
w
hi
c
h
t
h
e
t
r
ue
v
a
l
u
e
s
a
r
e
l
i
ke
ly
t
o
f
a
ll
,
t
h
us
pr
o
vi
d
i
ng
i
ns
i
g
h
t
i
n
t
o
t
h
e
m
o
de
l
’
s
r
e
l
i
a
bil
i
t
y
a
n
d
pr
e
c
i
s
i
o
n
.
T
a
bl
e
2
.
A
R
I
M
A
m
o
de
l
a
n
a
ly
s
i
s
M
e
tr
i
c
V
a
lu
e
M
A
E
120.50
R
M
S
E
140.67
M
A
P
E
6.28%
C
o
n
f
id
e
n
c
e
i
n
te
r
v
a
l
(
95%
)
[
14500, 16200, 17800.8]
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
P
r
e
dicting
pe
ak
de
mand
f
or
e
lec
tr
icity
c
ons
umption
us
ing
ti
me
…
(
Sur
iya
S.
)
675
S
i
m
il
a
r
ly
,
f
o
r
t
h
e
AR
I
M
A
m
o
de
l
a
s
i
n
T
a
bl
e
2
,
t
h
e
M
A
E
i
s
120.
50,
r
e
pr
e
s
e
n
t
i
n
g
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
m
a
g
ni
t
ude
o
f
e
r
r
or
s
b
e
t
we
e
n
pr
e
d
i
c
t
e
d
a
n
d
a
c
tua
l
v
a
l
u
e
s
.
T
h
e
R
M
S
E
o
f
140.
67
m
e
a
s
ur
e
s
t
h
e
t
y
p
i
c
a
l
m
a
g
ni
t
ude
o
f
e
r
r
o
r
s
,
by
l
o
we
r
v
a
l
ue
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
i
n
g
i
m
pr
o
v
e
d
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
M
A
P
E
of
6.
28%
pr
o
vi
de
s
a
r
e
l
a
t
i
v
e
m
e
a
s
ur
e
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
.
T
h
e
95%
CI
r
a
n
ge
s
f
r
o
m
14500
to
16200
to
17800.
8
,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
t
h
e
r
a
n
ge
w
i
t
hi
n
w
hi
c
h
t
h
e
t
r
ue
pe
a
k
de
m
a
n
d
v
a
l
ue
s
a
r
e
l
i
k
e
ly
t
o
f
a
ll
w
i
t
h
95%
c
o
nf
i
de
n
c
e
.
5.
CONC
L
USI
ON
I
n
t
hi
s
s
t
ud
y
,
we
e
m
p
l
o
y
e
d
a
dva
n
c
e
d
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
m
o
de
l
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
VA
R
a
n
d
A
R
I
M
A
,
to
pr
e
di
c
t
pe
a
k
ED
i
n
T
a
m
il
Na
du.
T
h
r
o
ugh
m
e
t
i
c
u
l
o
us
da
t
a
p
r
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g,
f
e
a
t
ur
e
e
n
g
i
ne
e
r
i
n
g,
a
nd
m
o
de
l
t
r
a
i
ni
ng,
o
ur
a
i
m
wa
s
to
pr
o
vi
de
a
c
c
ur
a
t
e
a
n
d
r
e
l
i
a
bl
e
f
o
r
e
c
a
s
t
s
to
s
upp
o
r
t
e
n
e
r
g
y
p
l
a
nn
e
r
s
a
n
d
po
l
i
c
ym
a
ke
r
s
i
n
e
f
f
i
c
i
e
n
t
r
e
s
o
ur
c
e
a
l
l
o
c
a
t
i
o
n
a
n
d
i
nf
r
a
s
t
r
uc
t
ur
e
p
l
a
nni
ng.
T
h
e
e
x
pe
r
im
e
n
t
a
l
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
d
t
h
e
e
f
f
i
c
a
c
y
o
f
b
o
t
h
t
h
e
VA
R
a
n
d
AR
I
M
A
m
o
de
l
s
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
pe
a
k
ED
.
W
hil
e
b
o
t
h
m
o
de
l
s
s
h
o
we
d
pr
o
m
i
s
i
ng
r
e
s
u
l
t
s
,
t
h
e
A
R
I
M
A
m
o
de
l
e
xhi
bi
t
e
d
s
upe
r
i
o
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
w
i
t
h
l
o
w
e
r
M
A
E
,
M
A
P
E
,
a
n
d
R
M
S
E
v
a
l
ue
s
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
VA
R
m
o
de
l
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
t
h
e
A
R
I
M
A
m
o
de
l
pr
o
duc
e
d
t
i
g
h
t
e
r
CI
,
i
n
d
i
c
a
t
i
ng
hi
g
he
r
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
pr
e
c
i
s
i
o
n
i
n
pe
a
k
de
m
a
n
d
f
o
r
e
c
a
s
t
i
ng.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
t
h
e
CI
ge
n
e
r
a
t
e
d
by
t
h
e
VA
R
m
o
de
l
,
r
a
n
g
i
ng
f
r
o
m
14802
to
16607
to
18411
.
7
wi
t
h
95%
a
c
c
ur
a
c
y
,
pr
o
vi
de
d
va
l
ua
bl
e
i
ns
i
g
h
t
s
i
n
to
t
h
e
un
c
e
r
t
a
i
n
t
y
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
w
i
t
h
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
s
.
T
hi
s
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
i
s
c
r
uc
i
a
l
f
o
r
de
c
i
s
i
o
n
-
m
a
ke
r
s
to
a
s
s
e
s
s
t
h
e
r
e
l
i
a
bil
i
t
y
o
f
f
o
r
e
c
a
s
t
s
a
n
d
m
a
ke
i
n
f
o
r
m
e
d
c
h
o
i
c
e
s
r
e
ga
r
d
i
n
g
e
n
e
r
g
y
r
e
s
o
ur
c
e
m
a
n
a
ge
m
e
n
t
.
M
or
e
o
v
e
r
,
t
h
e
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
o
f
v
a
r
i
o
us
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
w
i
t
h
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
da
t
a
h
o
l
ds
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
p
ot
e
n
t
i
a
l
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
f
ut
ur
e
pe
a
k
de
m
a
n
d
a
n
d
a
ddr
e
s
s
i
n
g
c
h
a
ll
e
n
g
e
s
s
uc
h
a
s
e
xc
e
s
s
po
w
e
r
s
uppl
y
a
n
d
po
we
r
t
h
e
f
t
.
B
y
l
e
v
e
r
a
g
i
n
g
a
dv
a
n
c
e
d
m
o
de
li
ng
t
e
c
h
ni
que
s
a
n
d
da
t
a
-
dr
i
ve
n
a
ppr
o
a
c
h
e
s
,
s
t
a
ke
h
o
l
de
r
s
c
a
n
o
p
t
i
mi
z
e
e
n
e
r
g
y
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
ne
t
w
o
r
ks
,
r
e
duc
e
i
n
e
f
f
i
c
i
e
n
c
i
e
s
,
a
n
d
pr
o
m
o
t
e
s
us
t
a
i
n
a
bil
i
t
y
i
n
t
h
e
e
n
e
r
g
y
s
e
c
t
o
r
.
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
S
.
S
ur
i
y
a
a
nd
D
.
A
gus
th
i
y
a
r
,
“
C
o
mpa
r
a
ti
ve
s
tu
d
y
ba
s
e
d
o
n
th
e
c
o
ns
umpt
i
o
n
of
e
l
e
c
tr
i
c
it
y
bi
l
l
f
o
r
th
e
I
ndi
a
n
s
ta
te
s
w
it
h
v
a
r
i
o
us
ma
c
hi
ne
le
a
r
n
in
g a
lg
or
it
hms
,
”
J
our
nal
of
t
he
B
al
k
an T
r
ib
ol
ogi
c
al
A
s
s
oc
ia
ti
on
, vo
l.
29, n
o
. 2, pp. 211
-
218, 2023.
[
2]
R
.
D
o
ll
a
h
a
nd
H
.
A
r
is
,
“
A
bi
g
da
ta
a
na
l
y
ti
c
s
m
o
de
l
f
or
ho
us
e
h
o
ld
e
l
e
c
tr
i
c
it
y
c
o
ns
umpt
i
o
n
tr
a
c
ki
ng
a
nd
m
o
ni
t
o
r
i
ng
,
”
2018 I
E
E
E
C
onf
e
r
e
nc
e
on B
ig
D
at
a and A
nal
y
ti
c
s
(
I
C
B
D
A
)
, M
a
la
y
s
ia
, 2018, pp. 44
-
49, do
i
:
10.1109/I
C
B
D
A
A
.2018.8629769.
[
3]
J
.
S
ir
y
a
ni
,
B
.
T
a
nj
u
a
nd
T
.
J
.
E
v
e
l
e
ig
h,
“
A
ma
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
de
c
is
i
o
n
-
s
uppor
t
s
y
s
t
e
m
im
pr
ove
s
th
e
in
t
e
r
n
e
t
of
th
in
gs
’
s
ma
r
t
me
t
e
r
op
e
r
a
ti
o
ns
,
”
in
I
E
E
E
I
n
te
r
ne
t
of
T
hi
ngs
J
ou
r
nal
, v
o
l.
4, n
o
. 4, p
p. 1056
-
1066, 2017, do
i
:
10.1109/J
I
O
T
.2017.2722358.
[
4]
M
.
M
.
T
ha
n
a
nd
T
.
T
h
e
in
,
“
E
l
e
c
tr
i
c
it
y
pr
i
c
e
pr
e
di
c
ti
o
n
f
o
r
ge
o
gr
a
phi
c
a
ll
y
d
is
tr
ib
ut
e
d
da
ta
c
e
nt
e
r
s
in
mul
ti
-
r
e
gi
o
n
e
l
e
c
tr
i
c
it
y
ma
r
ke
ts
,
”
2018
3r
d
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
C
om
put
e
r
and
C
om
m
uni
c
at
io
n
Sy
s
te
m
s
(
I
C
C
C
S)
,
N
a
goy
a
,
J
a
pa
n,
2018,
pp. 89
-
93, do
i
:
10.1109/C
C
O
M
S
.2018.8463272.
[
5]
S
.
A
.
A
w
a
te
,
R
.
C
h
a
ur
a
s
ia
,
P
.
K
ir
o
lk
a
r
,
M
.
M
o
r
e
,
P
.
I
nga
le
,
“
E
le
c
tr
i
c
it
y
c
o
ns
umpt
i
o
n
us
in
g
bi
g
da
ta
a
na
ly
ti
c
s
,
”
I
nt
e
r
na
ti
o
na
l
J
o
ur
na
l
of
A
d
v
a
nc
e
d R
e
s
e
a
r
c
h i
n S
c
i
e
n
c
e
, C
o
mm
uni
c
a
ti
o
n a
nd
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
(
I
J
A
R
S
C
T
)
,
vo
l.
3, n
o
. 2, 2023.
[
6]
J
.
P
a
r
k,
M
.
K
im
,
S
.
H
o
ng,
Y
.
J
e
ung
a
nd
I
.
-
H
.
s
uh,
“
P
r
e
di
c
ti
on
of
in
di
vi
dua
l
ho
us
e
h
o
ld
e
ne
r
g
y
bi
ll
s
us
in
g
de
e
p
le
a
r
n
in
g
,
”
2020
35t
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
T
e
c
hni
c
al
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
i
r
c
ui
ts
/S
y
s
te
m
s
,
C
om
put
e
r
s
and
C
om
m
uni
c
at
io
ns
(
I
T
C
-
C
SC
C
)
,
N
a
goy
a
,
J
a
pa
n,
2020, pp. 500
-
5
04.
[
7]
A
.
P
a
ndo
h,
A
.
S
.
W
a
s
e
ka
r
,
S
.
S
a
r
ka
r
a
nd
A
.
B
.
T
ha
kur
,
“
S
ma
r
t
e
l
e
c
tr
i
c
it
y
m
e
t
e
r
m
o
ni
t
o
r
in
g
a
nd
pr
e
di
c
ti
o
n
us
in
g
iS
oc
k
e
t,
”
2021
7t
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
A
dv
anc
e
d
C
om
put
in
g
and
C
om
m
uni
c
at
io
n
S
y
s
te
m
s
(
I
C
A
C
C
S)
,
C
o
im
ba
to
r
e
,
I
ndi
a
,
2021,
pp. 211
-
216,
do
i
:
10.1109/I
C
A
C
C
S
51430.2021.9442011.
[
8]
W
.
K
o
ng,
Z
.
Y
.
D
o
ng,
Y
.
J
ia
,
D
.
J
.
H
il
l,
Y
.
X
u
a
nd
Y
.
Z
ha
ng,
“
S
h
o
r
t
-
t
e
r
m
r
e
s
id
e
nt
ia
l
l
o
a
d
f
o
r
e
c
a
s
ti
ng
ba
s
e
d
o
n
L
S
T
M
r
e
c
u
r
r
e
nt
n
e
ur
a
l
ne
t
w
or
k,
”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
ti
ons
on
Sm
ar
t
G
r
id
,
v
o
l.
10,
n
o
.
1,
pp.
841
-
851,
J
a
n.
2019,
do
i:
10.1109/
T
S
G
.2017.2753802.
[
9]
A
.
P
a
s
z
ke
e
t
al
.,
“
A
ut
o
ma
ti
c
di
f
f
e
r
e
nt
ia
ti
o
n
in
P
y
T
or
c
h,
”
31
s
t
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
N
e
ur
al
I
n
f
or
m
at
io
n
P
r
oc
e
s
s
in
g
Sy
s
t
e
m
s
(
N
I
P
S
2017)
,
L
o
ng B
e
a
c
h, C
A
, U
S
A
, 2017.
[
10]
M
.
K
.
M
.
S
ha
pi
,
N
.
A
.
R
a
ml
i,
a
nd
L
.
J
.
A
w
a
li
n,
“
E
ne
r
g
y
c
o
ns
umpt
i
o
n
pr
e
di
c
ti
o
n
b
y
us
in
g
ma
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
f
or
s
ma
r
t
bui
ld
in
g:
C
a
s
e
s
tu
d
y
in
M
a
la
y
s
ia
,
”
D
e
v
e
lo
pm
e
nt
s
in
th
e
B
ui
lt
E
nv
ir
onm
e
nt
,
vol
.
5,
p.
100037,
2
021,
do
i:
10.1016/j
.d
ib
e
.2020.100037.
[
11]
S
.
R
.
R
a
ll
a
pa
ll
i,
S
.
G
ho
s
h,
“
F
o
r
e
c
a
s
ti
ng
mo
n
th
l
y
pe
a
k
d
e
m
a
nd
of
e
l
e
c
t
r
i
c
it
y
in
I
ndi
a
—
A
c
r
it
iq
u
e
,
”
E
ne
r
gy
P
ol
ic
y
,
vol
.
45,
pp. 516
-
520, 2012, do
i
:
10.1016/j
.
e
np
o
l.
2012.02.064.
[
12]
S
.
A
mo
s
e
di
na
ka
r
a
n,
K
.
M
a
la
,
A
.
B
hu
v
a
ne
s
h
a
nd
P
.
M
a
r
is
hkuma
r
,
“
E
le
c
tr
ic
i
t
y
de
ma
nd
f
or
e
c
a
s
ti
ng
us
in
g
di
f
f
e
r
e
nt
i
a
l
e
vo
l
ut
io
n
a
lg
o
r
it
h
m
f
o
r
T
a
mi
l
N
a
du,
”
2020
4t
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
on
fe
r
e
nc
e
on
T
r
e
nds
in
E
le
c
tr
oni
c
s
and
I
n
f
or
m
at
ic
s
(
I
C
O
E
I
)
(
48184)
,
T
ir
un
e
l
v
e
li
, I
ndi
a
, 2020, pp. 143
-
146, d
o
i:
10.1109
/I
C
O
E
I
4818
4.2020.9142872.
[
13]
A
.
M
.
M
ir
la
ti
f
i,
F
.
E
g
e
li
o
gl
u,
U
.
A
ti
k
o
l,
“
A
n
e
c
o
n
o
me
t
r
i
c
m
o
d
e
l
f
or
a
nnua
l
p
e
a
k
d
e
ma
nd
f
or
s
ma
ll
ut
il
it
i
e
s
,
”
E
ne
r
gy
,
vo
l.
89,
pp. 35
-
44, 2015, do
i
:
10.1016/j
.
e
ne
r
g
y
.2015.06.119.
[
14]
S
.
A
.
N
e
ve
s
,
A
.
C
.
M
a
r
que
s
,
a
nd
J
.
A
.
F
ui
nha
s
,
“
O
n
th
e
dr
iv
e
r
s
of
pe
a
k
e
l
e
c
tr
i
c
it
y
d
e
ma
nd:
w
ha
t
is
th
e
r
o
le
pl
a
y
e
d
b
y
ba
t
te
r
y
e
l
e
c
t
r
i
c
c
a
r
s
?
,
”
E
ne
r
gy
, vo
l.
159, pp. 905
-
915, 2018, d
o
i:
10.10
16/
j.
e
n
e
r
g
y
.2018.06.209.
[
15]
H
.
P
r
a
s
e
t
y
o,
Y
.
T
.
T
ul
a
r
s
ih
,
F
.
P
a
nda
ns
a
r
i,
S
.
B
.
P
r
a
s
e
t
y
a
,
A
.
P
r
i
y
a
nd
o
n
o
a
nd
A
.
S
.
D
e
r
ma
w
a
n,
“
D
e
s
ig
n
of
p
o
w
e
r
m
o
ni
t
o
r
in
g
s
y
s
te
m
ba
s
e
d
o
n
in
t
e
r
n
e
t
of
th
in
gs
(
I
oT
)
w
it
h
c
a
li
br
a
ti
o
n
in
t
e
r
f
a
c
e
,
”
2021
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
I
C
T
f
or
Sm
ar
t
So
c
i
e
ty
(
I
C
I
SS)
,
B
a
ndung, I
nd
o
ne
s
ia
, 2021, pp. 1
-
5, d
o
i:
10.1109
/I
C
I
S
S
53185.2021.9533239.
[
16]
A
.
E
d
-
da
o
ud
y
a
nd
K
.
M
a
a
lm
i,
“
A
ne
w
in
te
r
n
e
t
of
th
in
gs
a
r
c
hi
te
c
tu
r
e
f
o
r
r
e
a
l
-
ti
m
e
pr
e
di
c
ti
o
n
o
f
v
a
r
i
o
us
di
s
e
a
s
e
s
us
in
g
ma
c
h
in
e
le
a
r
ni
ng
o
n bi
g da
ta
e
n
v
ir
o
nm
e
nt
,
”
J
our
nal
of
B
ig
D
at
a
, vo
l.
10
4, 2019, do
i:
10.1186/s
40537
-
019
-
0271
-
7.
[
17]
P
.
D
e
li
gi
a
nni
s
,
S
.
K
o
ut
r
o
ubi
na
s
a
nd
G
.
K
or
o
ni
a
s
,
“
pr
e
di
c
ti
n
g
e
ne
r
g
y
c
o
ns
umpt
i
o
n
th
r
o
ugh
ma
c
hi
n
e
le
a
r
ni
ng
us
in
g
a
s
m
a
r
t
-
me
t
e
r
in
g a
r
c
hi
t
e
c
tu
r
e
,
”
in
I
E
E
E
P
ot
e
nt
ia
ls
,
vo
l.
38, n
o
. 2, pp. 2
9
-
34, 2019, do
i
:
10.1109/M
P
O
T
.2018.2852564.
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
8
,
N
o
.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
:
66
8
-
67
6
676
[
18]
L
.
B
o
tt
a
c
c
i
o
li
e
t
al
.
,
“
B
ui
ld
in
g
e
n
e
r
g
y
m
o
d
e
ll
in
g
a
nd
m
o
n
it
o
r
in
g
b
y
in
t
e
g
r
a
ti
o
n
of
I
oT
d
e
v
ic
e
s
a
nd
bui
ld
in
g
in
f
or
ma
ti
o
n
m
o
d
e
ls
,
”
2017
I
E
E
E
4
1s
t
A
nnual
C
om
put
e
r
Sof
tw
ar
e
and
A
ppl
ic
at
io
ns
C
on
f
e
r
e
nc
e
(
C
O
M
P
SA
C
)
,
T
ur
in
,
I
ta
l
y
,
2017,
pp.
914
-
922,
do
i:
10.1109/C
O
M
P
S
A
C
.2017.75.
[
19]
S
.
D
a
s
h,
S
.
K
.
S
ha
k
y
a
w
a
r
,
M
.
S
ha
r
ma
,
a
nd
S
.
K
a
us
hi
k,
“
B
ig
da
ta
in
he
a
lt
h
c
a
r
e
:
ma
na
ge
m
e
nt
,
a
na
l
y
s
is
a
nd
f
ut
u
r
e
pr
o
s
pe
c
ts
,
”
J
our
nal
of
B
ig
D
at
a
, v
o
l.
54, 2019, d
o
i:
10.1186
/s
40537
-
019
-
0
217
-
0.
[
20]
F
.
F
ir
o
u
z
i,
B
.
F
a
r
a
ha
ni
,
M
.
I
br
a
hi
m
a
nd
K
.
C
ha
kr
a
ba
r
t
y
,
“
K
e
y
n
o
t
e
pa
pe
r
:
f
r
o
m
E
D
A
to
I
oT
e
he
a
lt
h
:
pr
o
mi
s
e
s
,
c
ha
ll
e
ng
e
s
,
a
nd
s
o
lu
ti
o
ns
,
”
in
I
E
E
E
T
r
ans
ac
ti
ons
on
C
om
put
e
r
-
A
id
e
d
D
e
s
ig
n
o
f
I
nt
e
gr
at
e
d
C
ir
c
ui
ts
and
S
y
s
te
m
s
,
v
o
l.
37,
n
o
.
12,
pp.
2965
-
29
78,
D
e
c
. 2018, d
oi
:
10.1109/
T
C
A
D
.2018.2801227.
[
21]
J
.
S
ir
y
a
ni
,
B
.
T
a
nj
u
a
nd
T
.
J
.
E
v
e
l
e
ig
h,
“
A
ma
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
de
c
is
i
o
n
-
s
uppor
t
s
y
s
t
e
m
im
pr
ove
s
th
e
in
t
e
r
n
e
t
of
th
in
gs
’
s
ma
r
t
me
t
e
r
o
p
e
r
a
ti
o
ns
,
”
in
I
E
E
E
I
n
te
r
ne
t
of
T
hi
ngs
J
ou
r
nal
, v
o
l.
4, n
o
. 4, p
p. 1056
-
1066, 2017, do
i
:
10.1109/J
I
O
T
.2017.2722358.
[
22]
I
.
S
te
ll
i
o
s
,
P
.
K
ot
z
a
ni
k
o
la
o
u,
M
.
P
s
a
r
a
ki
s
,
C
.
A
lc
a
r
a
z
a
nd
J
.
L
o
p
e
z
,
“
A
s
ur
v
e
y
of
i
o
t
-
e
na
bl
e
d
c
y
b
e
r
a
tt
a
c
ks
:
a
s
s
e
s
s
in
g
a
tt
a
c
k
pa
th
s
to
c
r
it
i
c
a
l
in
f
r
a
s
tr
u
c
tu
r
e
s
a
nd
s
e
r
v
i
c
e
s
,
”
in
I
E
E
E
C
om
m
uni
c
at
io
ns
Sur
v
e
y
s
&
T
ut
or
ia
ls
,
v
o
l.
20,
n
o
.
4,
pp.
3453
-
3495,
F
o
u
r
th
qua
r
t
e
r
2018, d
o
i:
10.1109/C
O
M
S
T
.2018.2855563.
[
23]
P
.
S
unda
r
a
v
a
di
v
e
l,
K
.
K
e
s
a
v
a
n,
L
.
K
e
s
a
v
a
n,
S
.
P
.
M
o
ha
nt
y
a
nd
E
.
K
o
ugi
a
n
o
s
,
“
S
ma
r
t
-
l
o
g:
a
d
e
e
p
-
l
e
a
r
ni
ng
ba
s
e
d
a
ut
o
m
a
te
d
nut
r
it
i
o
n
m
o
ni
t
o
r
in
g
s
y
s
t
e
m
in
th
e
I
oT
,
”
in
I
E
E
E
T
r
ans
ac
ti
ons
on
C
ons
u
m
e
r
E
le
c
tr
oni
c
s
,
v
o
l.
64,
n
o
.
3,
pp.
390
-
398,
A
ug.
2
018,
do
i:
10.1109/
T
C
E
.2018.2867802
[
24]
D.
-
L
y
V
u,
T
.
-
K
ha
N
gu
y
e
n,
T
.
V
.
N
gu
y
e
n,
T
.
N
.
N
gu
y
e
n,
F
.
M
a
s
s
a
c
c
i,
P
.
H
.
P
hung,
“
H
I
T
4M
a
l
:
h
y
b
r
id
im
a
ge
t
r
a
ns
f
or
ma
ti
on
f
o
r
ma
lwa
r
e
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n,
”
T
r
ans
ac
ti
ons
on E
m
e
r
gi
ng T
e
le
c
om
m
u
ni
c
at
io
ns
T
e
c
hnol
ogi
e
s
, 2019, do
i:
10.1002/e
tt
.3789.
[
25]
H
.
Z
ha
ng,
Q
.
Z
ha
ng,
J
.
L
iu
a
nd
H
.
G
u
o
,
“
F
a
ul
t
d
e
t
e
c
ti
o
n
a
nd
r
e
pa
ir
in
g
f
or
in
te
l
li
ge
nt
c
o
nne
c
t
e
d
ve
hi
c
l
e
s
ba
s
e
d
o
n
d
y
n
a
mi
c
ba
y
e
s
ia
n
ne
tw
o
r
k
m
o
de
l,
”
in
I
E
E
E
I
nt
e
r
ne
t
of
T
hi
ngs
J
our
nal
,
vo
l.
5,
n
o
.
4,
pp.
2431
-
2440,
2
018,
do
i:
10.1109/J
I
O
T
.2018.2844287.
[
26]
A
.
L
.
H
a
di
y
a
nt
o
,
K
.
W
ik
a
nt
ik
a
,
A
.
S
.
P
r
ih
a
tm
a
nt
o
,
N
.
J
.
T
r
i
la
ks
o
n
o
,
a
nd
D
.
I
r
a
w
a
di
,
“
G
e
n
e
r
a
ti
ng
hi
ma
w
a
r
i
-
8
ti
m
e
s
e
r
i
e
s
da
ta
f
o
r
me
t
e
o
r
o
l
o
gi
c
a
l
a
ppl
ic
a
ti
o
n,
”
I
ndone
s
ia
n
J
our
nal
o
f
E
le
c
tr
ic
a
l
E
ngi
ne
e
r
in
g
and
C
om
put
e
r
Sc
ie
n
c
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
vo
l.
29,
no.
2,
pp. 780
-
787, 2023, do
i
:
10.11591/i
j
e
e
c
s
.
v
29.i
2.pp780
-
787.
[
27]
A
. K
.
B
it
t
o
e
t
al
.
,
“
C
r
y
pt
o
A
R
:
s
c
r
ut
in
iz
in
g t
he
tr
e
nd a
nd
ma
r
ke
t
of
c
r
y
pt
o
c
u
r
r
e
n
c
y
us
in
g ma
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng a
ppr
o
a
c
h
o
n t
im
e
s
e
r
ie
s
da
ta
,
”
I
ndone
s
ia
n
J
ou
r
nal
o
f
E
le
c
tr
ic
al
E
ngi
ne
e
r
in
g
and
C
o
m
put
e
r
Sc
ie
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
”
vo
l.
28,
n
o
.
3,
pp.
1684
-
1696,
2
022,
do
i:
10.11591/i
je
e
c
s
.v
28.
i3
.pp1684
-
1696.
B
I
OG
RA
P
HI
E
S
OF
AU
T
H
ORS
Su
r
i
y
a
S
.
i
s
an
as
s
i
s
t
an
t
p
ro
fe
s
s
o
r
i
n
t
h
e
D
e
p
art
me
n
t
o
f
Co
m
p
u
t
e
r
A
p
p
l
i
c
at
i
o
n
s
a
t
SRM
In
s
t
i
t
u
t
e
o
f
S
c
i
en
ce
a
n
d
T
ec
h
n
o
l
o
g
y
(SRM
I
ST
).
W
i
t
h
a
s
p
ec
i
a
l
i
zat
i
o
n
i
n
m
a
c
h
i
n
e
l
e
ar
n
i
n
g
an
d
t
h
e
I
n
t
e
rn
e
t
o
f
T
h
i
n
g
s
(
I
o
T
),
S
u
ri
y
a
b
ri
n
g
s
a
w
e
al
t
h
o
f
k
n
o
w
l
ed
g
e
an
d
e
x
p
e
rt
i
s
e
t
o
h
e
r
t
e
a
c
h
i
n
g
an
d
r
e
s
e
ar
ch
e
n
d
e
av
o
rs
.
Sh
e
i
s
cu
rr
e
n
t
l
y
p
u
rs
u
i
n
g
h
i
s
Ph
.
D
.
i
n
C
o
m
p
u
t
e
r
S
ci
e
n
c
e
at
SRM
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
fu
rt
h
e
r
i
n
g
h
e
r
r
e
s
e
ar
ch
i
n
cu
t
t
i
n
g
-
ed
g
e
t
ech
n
o
l
o
g
i
c
al
ad
v
an
ceme
n
t
s
.
S
u
ri
y
a
h
o
l
d
s
a
Mas
t
e
r
o
f
C
o
m
p
u
t
e
r
A
p
p
l
i
c
at
i
o
n
s
(M
CA
)
d
eg
r
ee
fro
m
A
n
n
a
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
a
w
ar
d
e
d
i
n
2
0
1
4
,
an
d
a
Ba
c
h
el
o
r
o
f
S
ci
e
n
ce
(BS
c
)
i
n
I
n
f
o
r
m
at
i
o
n
T
ec
h
n
o
l
o
g
y
fro
m
Man
o
n
m
a
n
i
a
m
Su
n
d
aran
ar
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
a
w
ard
ed
i
n
2
0
1
1
.
H
e
r
a
c
ad
emi
c
an
d
p
ro
f
e
s
s
i
o
n
a
l
j
o
u
rn
ey
i
s
m
ark
ed
b
y
a
c
o
mmi
t
men
t
t
o
i
n
n
o
v
at
i
o
n
an
d
e
x
ce
l
l
e
n
c
e
i
n
t
h
e
f
i
e
l
d
o
f
c
o
m
p
u
t
e
r
s
c
i
en
ce
.
Sh
e
c
a
n
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
a
i
l
:
s
u
r
i
y
as
@
s
r
m
i
s
t
.
ed
u
.
i
n
.
D
r.
A
g
u
s
t
h
i
y
a
r
R
.
i
s
a
p
ro
f
e
s
s
o
r
a
n
d
t
h
e
h
e
a
d
o
f
t
h
e
D
e
p
art
me
n
t
o
f
Co
m
p
u
t
er
A
p
p
l
i
c
at
i
o
n
s
at
SRM
I
n
s
t
i
t
u
t
e
o
f
S
ci
e
n
ce
an
d
T
ec
h
n
o
l
o
g
y
,
Ra
m
ap
u
ra
m
Ca
m
p
u
s
.
H
e
s
p
ec
i
a
l
i
z
e
s
i
n
d
at
a
m
i
n
i
n
g
an
d
art
i
f
i
c
i
al
i
n
t
el
l
i
g
en
ce,
ar
e
as
w
h
e
r
e
h
e
h
as
m
ad
e
s
i
g
n
i
f
i
c
an
t
c
o
n
t
ri
b
u
t
i
o
n
s
t
h
ro
u
g
h
h
i
s
re
s
e
ar
c
h
a
n
d
t
e
a
c
h
i
n
g
.
D
r.
A
g
u
s
t
h
i
y
ar
e
ar
n
ed
h
i
s
Ph
.
D
.
i
n
D
at
a
Mi
n
i
n
g
fro
m
A
n
n
a
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
i
n
2
0
1
7
,
an
d
h
i
s
M.
Ph
i
l
.
i
n
Co
m
p
u
t
e
r
S
ci
e
n
ce
fro
m
Pr
i
d
e
,
Pe
ri
y
ar
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
Sal
em
,
i
n
2
0
0
8
.
H
e
a
l
s
o
h
o
l
d
s
an
MCA
i
n
C
o
m
p
u
t
e
r
A
p
p
l
i
c
at
i
o
n
s
fro
m
Mad
u
rai
K
a
m
ara
j
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
a
w
ard
ed
i
n
2
0
0
1
,
an
d
a
B.
Sc.
i
n
Mat
h
em
at
i
c
s
fro
m
D
r.
Z
a
k
i
r
H
u
s
s
ai
n
C
o
l
l
e
g
e
,
Il
a
y
a
n
g
u
d
i
,
aff
i
l
i
at
ed
t
o
Mad
u
rai
K
am
araj
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
a
w
ar
d
e
d
i
n
1
9
9
8
.
I
n
h
i
s
ac
a
d
em
i
c
c
ar
ee
r,
D
r.
A
g
u
s
t
h
i
y
ar
h
as
t
au
g
h
t
v
ari
o
u
s
c
o
u
rs
e
s
i
n
c
l
u
d
i
n
g
d
at
a
mi
n
i
n
g
a
n
d
w
ar
eh
o
u
s
i
n
g
a
n
d
s
o
ft
w
ar
e
e
n
g
i
n
ee
r
i
n
g
.
H
i
s
r
e
s
e
ar
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
l
i
e
i
n
d
at
a
m
i
n
i
n
g
,
art
i
fi
ci
a
l
i
n
t
el
l
i
g
en
ce
,
an
d
m
a
c
h
i
n
e
l
e
ar
n
i
n
g
,
w
h
e
r
e
h
e
co
n
t
i
n
u
e
s
t
o
e
x
p
l
o
r
e
an
d
i
n
n
o
v
at
e
.
A
s
t
h
e
H
e
a
d
o
f
t
h
e
D
e
p
art
me
n
t
,
h
e
p
l
a
y
s
a
c
ru
ci
al
r
o
l
e
i
n
s
h
ap
i
n
g
t
h
e
c
u
rr
i
c
u
l
u
m
a
n
d
g
u
i
d
i
n
g
t
h
e
d
e
p
art
men
t
t
o
w
ar
d
s
ac
a
d
em
i
c
e
x
cel
l
en
ce
.
H
e
c
a
n
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
a
i
l
:
h
o
d
.
d
c
a.
r
m
p
@
s
r
m
i
s
t
.
e
d
u
.
i
n
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.