مقایسه مدل های مختلف رشد و شبکه عصبی مصنوعی در برازش منحنی رشد در گوسفند لری‌بختیاری - محمد رضا بحرینی بهزادی (پژوهش در نشخوارکنندگان)
هدف از این مطالعه مقایسه‌ی مدل‌های مختلف رگرسیون غیر‌خطی، خطی و شبکه‌ی عصبی مصنوعی در برازش منحنی رشد در گوسفند لری ‌بختیاری بود. شش مدل غیرخطی شامل نمایی منفی، برودی، ون برتالانفی، گومپرتز، لجستیک، ریچاردز و دو مدل چند جمله‌ای خطی با درجات برازش دو و سه و شبکه‌ی عصبی مصنوعی مورد استفاده قرار گرفت. از 29517 رکورد وزن بدن متعلق به 6320 بره لری ‌بختیاری از تولد تا سن یک‌سالگی، جمع‌آوری شده در ایستگاه پرورش و اصلاح‌ نژاد گوسفند لری‌بختیاری شهرستان شهرکرد استفاده شد. مقایسه مدل‌ها توسط ضریب تعیین، میانگین مربعات خطا، میانگین قدر مطلق انحرافات و میانگین قدر مطلق درصد خطاها انجام شد. براساس مقایسه مدل‌ها توسط شاخص‌های مختلف نیکویی برازش، همه مدل‌های بررسی شده در پژوهش حاضر به خوبی توانایی برازش منحنی رشد را در گوسفندان لری ‌بختیاری داشتند. نتایج حاصل نشان داد که شبکه‌ی عصبی مصنوعی بهتر از مدل‌های غیرخطی و خطی توانست رشد را در گوسفندان لری ‌بختیاری برازش کند و می‌تواند به عنوان جایگزینی برای مدل‌های غیرخطی و خطی باشد. از لحاظ برازش منحنی رشد مدل‌های مختلف پس از شبکه‌ی عصبی مصنوعی به ترتیب شامل برودی، چند جمله‌ای درجه سه، چند جمله‌ای درجه دو، ون ‌برتالانفی، گومپرتز، ریچاردز، لجستیک و نمایی منفی بود. به هر حال، مدل‌های رشد غیرخطی برای توصیف رشد کاربرد بیش‌تری نسبت به مدل‌های خطی و شبکه‌های عصبی مصنوعی خواهند داشت زیرا مدل‌های غیرخطی می‌توانند پدیده رشد را در قالب چندین پارامتر دارای تفسیر زیستی خلاصه کنند. در میان مدل‌های غیرخطی و خطی به ترتیب مدل برودی و چند جمله‌ای درجه سه بهتر از سایر مدل‌ها بودند. در پژوهش حاضر همبستگی بین پارامترهای وزن بلوغ مجانبی و نرخ بلوغ در هر شش مدل رشد غیرخطی، منفی بدست آمد. رابطه منفی بین این دو پارامتر نشان دهنده این است که دام‌های با وزن بلوغ کمتر زودتر نیز بالغ خواهند شد. تجزیه واریانس پارامترهای منحنی رشد برودی نشان داد که جنس بره و سال تولد بر کلیه پارامترهای مورد بررسی اثر معنی‌دار (01/0P