《奶牛遺傳評估隨機回歸測定日模型的最佳化方法研究》是依託上海交通大學，由楊潤清擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：奶牛遺傳評估隨機回歸測定日模型的最佳化方法研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：楊潤清
- 依託單位：上海交通大學
- 批准號：30671493
- 申請代碼：C1702
- 負責人職稱：研究員
- 研究期限：2007-01-01 至 2007-12-31
- 支持經費：8（萬元）
項目摘要
分別將可逆跳躍馬氏鏈蒙特卡羅和隨機搜尋變數選擇方法套用於隨機回歸測定日模型參數估計的吉布斯抽樣，以篩選最優隨機回歸模型。在已知或給定隨機回歸測定日模型中目標性狀表型值和各參數先驗分布的條件下，推導包括所有待估參數的聯合後驗分布與每個待估參數的條件後驗分布，通過變維和固定維分析同時估計鑲嵌在隨機回歸模型各因素中Legendre多項式階數或對應二歧指示變數的後驗分布和隨機回歸係數的方差－協方差矩陣。根據每個Legendre多項式階數或二歧指示變數的後驗分布確定最佳化隨機回歸模型。與逐個模型指標選優結果比較，驗證新方法的有效性，確立隨機回歸測定日模型選優策略。在超級計算機平台上採用並行算法編寫隨機回歸模型遺傳參數估計與育種值預測求解程式。將研究成果套用於北京和上海市2個規模奶牛育種中心的奶牛生產性能遺傳評估實踐，以點帶面，提升我國奶牛遺傳評估水平和國際地位。
