应用人工神经网络预测多氯代二苯骈呋喃的色谱保留指数

Prediction of chromatographic retention indexes of polychlorinated dibenzofurans using artificial neural network

以量子化学方法在密度泛函B3LYP／631G（d）水平上计算得到了多氯代二苯骈呋喃系列化合物（PC—DF）分子的结构参数：最高占据轨道能（EHOMO）、最低空轨道能（ELUMO）、最正原子净电荷（q^＋）、最负原子净电荷（q^-）、分子偶极矩（μ）、极化率（a）、分子平均体积（Vm）、恒容热容（Cv）．采用误差反向传播（BP）算法的人工神经网络，建立了EHOMO、ELUMO、q^＋、q^-、μ、α、Vm、Cv与PCDF色谱保留指数之间关系的模型，检测样本的预报值与实验值相对误差范围为-1．66％～2．39％，平均相对误差为0．31％，达到了很好的预测效果．

The structure parameters EHOMO, ELUMO, q＋ , q- , μ, a, Vm, Cve of polychlorinated dibenzofurans （PCDF） were calculated at B3LYP/6-31G（d） level. Using error back-propaga- tion（BP） algorithm artificial neural network（ANN）, the relationship between EHOMo,ELuMO, q＋ ,q ,μ,a,Vm ,Cv and chromatographic retention indexes of PCDF was established. The rela- tive error between predicted value and experimental value is in the range from --1. 66% to 2.39% with the average relative error of 0.31%.