基于支持向量机的卤代甲烷Δ_fH_m~θ模型的构建

应用G98W程序包中的AM1方法,对43种卤代甲烷分子进行优化计算,所得量化参数作为支持向量机的输入向量与ΔfHθm进行建模,并与反向传播人工神经网络相比较,用留一法交叉校验对实验值进行预测。结果表明,支持向量机所建模型预测值具有良好的泛化能力,可用于卤代甲烷其他理化性质的预测。