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主题

2 篇 models nonlinear...
2 篇 parameter estima...
1 篇 linear-fractiona...
1 篇 recursive least ...
1 篇 iterative linear...
1 篇 linear fractiona...

机构

1 篇 univ saskatchewa...
1 篇 univ saskatchewa...
1 篇 univ saskatchewa...
1 篇 beijing wuzi uni...

作者

2 篇 wu fang-xiang
1 篇 tian li-ping
1 篇 mu lei

语言

2 篇 英文

检索条件"主题词=models nonlinear in parameters"

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Iterative Linear Least Squares Method of Parameter Estimation for Linear-Fractional models of Molecular Biological Systems

Iterative Linear Least Squares Method of Parameter Estimatio...

引用

4th International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering (iCBBE)

作者： Tian, Li-Ping Mu, Lei Wu, Fang-Xiang Beijing Wuzi Univ Sch Informat Beijing Peoples R China Univ Saskatchewan Dept Mech Engn 57 Campus Dr Saskatoon SK S7N 5A9 Canada Univ Saskatchewan Div Biomed Engn Saskatoon SK S7N 5A9 Canada

ISBN: (纸本)9781424447138

Based on statistical thermodynamics principle or Michaelis-Menten kinetics equation, the models for biological systems contain linear fractional functions as reaction rates which are nonlinear in both parameters and states. Generally it is challenging to estimate parameters nonlinear in a model although there have been many traditional nonlinear parameter estimation methods such as Gauss-Newton iteration method and its variants. However, in a linear fractional model both the denominator and numerator are linear in the parameters. Based on this observation, we develop an iterative linear least squares method for estimating parameters in biological system modeled by linear fractional function. The basic idea is to transfer optimizing a nonlinear least squares objective function into iteratively solving a sequence of linear least squares problems. The developed method is applied to a linear fractional function and an autoregulatory gene network. The simulation results show the superior performance of the proposed method over some existing algorithms.

关键词： Linear fractional model (LFM) models nonlinear in parameters parameter estimation iterative linear least squares algorithm

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Estimation of parameters in the linear-fractional models

Estimation of parameters in the linear-fractional models

引用

29th Annual International Conference of the IEEE-Engineering-in-Medicine-and-Biology-Society

作者： Wu, Fang-Xiang Univ Saskatchewan Dept Mech Engn Saskatoon SK S7N 5A9 Canada

ISBN: (纸本)9781424407873

The linear-fractional model (LFM) is a fraction function whose numerator and denominator are linear in parameters. The LFM is a group of models nonlinear in parameters. The estimation methods for nonlinear models can be applied to the FLM. However, the parameters in an LFM can naturally be divided into two groups: those in the numerator and those in the denominator. When the parameters in the denominator are known, the standard least squares algorithm for the linear model can be used to estimate the parameters in the numerator. On the other hand, when parameters in the numerator are known, by a reciprocal transformation, the standard least squares algorithm for the linear model can again be used to estimate the parameters in the denominator. From this observation, we develop a recursive least-squares algorithm for estimation of parameters in the LFM when both groups has unknown parameters. The basic idea is to estimate the parameters in the numerators for a given initial parameters in the denominator using the standard least squares algorithm for the linear model, and then to estimate the parameters in the denominator with the previous estimates of parameters in the denominator using the standard least squares algorithm for the linear model when new data is available The simulation results validated the convergence of the proposed algorithm and also showed the superior performance of the algorithm proposed over some existing algorithm.

关键词： linear-fractional model (LFM) models nonlinear in parameters parameter estimation recursive least squares algorithm

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