Published August 18, 2018
| Version v1
Publication
Open
Developing A New Dimension of an Applied Exponential Model: Application in Biological Sciences
Creators
- 1. Universiti Sains Malaysia
- 2. Universiti Malaysia Terengganu
Description
Modeling of exponential growth or decay is a nonlinear regression technique. In the real world, the exponential growth is often used to model population growth while the exponential decay is often used to a model declining population or a decreasing size. In this study, we try to improve the performance of exponential growth by adding bootstrap and fuzzy techniques. This gives us the option to perform analysis even when there is not enough data. The aim of the current work is to develop a new dimension of an applied exponential analysis with improved results. The suggested method was tested and applied to biological data. The gathered data was compared by measuring the average width of the predicted interval using least squares method and fuzzy method. The result shows that the average width of the predicted interval using least squares method was 0.522 while using fuzzy method was 0.082. This indicated the superiority of the fuzzy regression methodology. Besides that, this paper provides the algorithm for the prediction of cell growth and inferences.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
نمذجة النمو الأسي أو الاضمحلال هي تقنية انحدار غير خطية. في العالم الحقيقي، غالبًا ما يستخدم النمو الأسي لنمذجة النمو السكاني بينما غالبًا ما يستخدم الاضمحلال الأسي لنموذج يتناقص عدد السكان أو يتناقص حجمه. في هذه الدراسة، نحاول تحسين أداء النمو الأسي من خلال إضافة تقنيات bootstrap وتقنيات غامضة. وهذا يمنحنا خيار إجراء التحليل حتى عندما لا تكون هناك بيانات كافية. الهدف من العمل الحالي هو تطوير بُعد جديد للتحليل الأسي التطبيقي مع تحسين النتائج. تم اختبار الطريقة المقترحة وتطبيقها على البيانات البيولوجية. تمت مقارنة البيانات التي تم جمعها بقياس متوسط عرض الفاصل الزمني المتوقع باستخدام طريقة المربعات الصغرى والطريقة الغامضة. تظهر النتيجة أن متوسط عرض الفاصل الزمني المتوقع باستخدام طريقة المربعات الصغرى كان 0.522 بينما كان استخدام الطريقة الغامضة 0.082. وهذا يشير إلى تفوق منهجية الانحدار الغامض. إلى جانب ذلك، توفر هذه الورقة خوارزمية للتنبؤ بنمو الخلايا والاستدلالات.Translated Description (French)
La modélisation de la croissance ou de la décroissance exponentielle est une technique de régression non linéaire. Dans le monde réel, la croissance exponentielle est souvent utilisée pour modéliser la croissance de la population, tandis que la décroissance exponentielle est souvent utilisée pour un modèle de population en déclin ou de taille décroissante. Dans cette étude, nous essayons d'améliorer la performance de la croissance exponentielle en ajoutant des techniques de bootstrap et de fuzzy. Cela nous donne la possibilité d'effectuer une analyse même lorsqu'il n'y a pas assez de données. L'objectif des travaux en cours est de développer une nouvelle dimension d'une analyse exponentielle appliquée avec des résultats améliorés. La méthode proposée a été testée et appliquée aux données biologiques. Les données recueillies ont été comparées en mesurant la largeur moyenne de l'intervalle prédit à l'aide de la méthode des moindres carrés et de la méthode floue. Le résultat montre que la largeur moyenne de l'intervalle prédit en utilisant la méthode des moindres carrés était de 0,522 alors que l'utilisation de la méthode floue était de 0,082. Cela indiquait la supériorité de la méthodologie de régression floue. En outre, cet article fournit l'algorithme pour la prédiction de la croissance cellulaire et les inférences.Translated Description (Spanish)
El modelado de crecimiento o decaimiento exponencial es una técnica de regresión no lineal. En el mundo real, el crecimiento exponencial a menudo se usa para modelar el crecimiento de la población, mientras que la decadencia exponencial a menudo se usa para modelar la disminución de la población o un tamaño decreciente. En este estudio, tratamos de mejorar el rendimiento del crecimiento exponencial mediante la adición de técnicas de arranque y difusas. Esto nos da la opción de realizar análisis incluso cuando no hay suficientes datos. El objetivo del trabajo actual es desarrollar una nueva dimensión de un análisis exponencial aplicado con mejores resultados. El método sugerido se probó y se aplicó a los datos biológicos. Los datos recopilados se compararon midiendo el ancho promedio del intervalo predicho utilizando el método de mínimos cuadrados y el método difuso. El resultado muestra que el ancho promedio del intervalo predicho usando el método de mínimos cuadrados fue de 0.522 mientras que usando el método difuso fue de 0.082. Esto indicó la superioridad de la metodología de regresión difusa. Además de eso, este artículo proporciona el algoritmo para la predicción del crecimiento celular y las inferencias.Files
pdf.pdf
Files
(501.4 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:b3c1cd54206a3a999e76a361006b7874
|
501.4 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تطوير بعد جديد لنموذج أسي تطبيقي: التطبيق في العلوم البيولوجية
- Translated title (French)
- Développer une nouvelle dimension d'un modèle exponentiel appliqué : application en sciences biologiques
- Translated title (Spanish)
- Desarrollo de una nueva dimensión de un modelo exponencial aplicado: aplicación en ciencias biológicas
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2890219288
- DOI
- 10.48084/etasr.2124
References
- https://openalex.org/W1995395103
- https://openalex.org/W2775249153
- https://openalex.org/W4240857734
- https://openalex.org/W4246457378