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人工神经网络用于地下水挥发性有机物定量结构-色谱保留模型的研究
被引量:
2
1
作者
何琴
张永青
+1 位作者
黄保军
王淑敏
《湖北农业科学》
2016年第13期3456-3458,共3页
利用人工神经网络模型(artificial neural network,ANN)以分子电性距离适量和保留时间分别作为输入和输出,建立了地下水26个挥发性有机物的定量结构-色谱保留相关关系模型(quantitative structure-retention relationship,QSRR),所构建...
利用人工神经网络模型(artificial neural network,ANN)以分子电性距离适量和保留时间分别作为输入和输出,建立了地下水26个挥发性有机物的定量结构-色谱保留相关关系模型(quantitative structure-retention relationship,QSRR),所构建网络模型的相关系数为0.998 5,留一交叉检验应用于训练集,其相关系数为0.998 3,该模型应用于外部预测集,其相关系数为0.979 5;而多元线性回归(Multiple Linear regression,MLR)法模型的相关系数为0.949 2,留一交叉检验相关系数为0.897 8。结果表明,ANN模型具有较准确的预测能力,并获得了较好的拟合效果。
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关键词
定量结构-色谱保留模型
地下水
挥发性有机物
保留时间
人工神经网络
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职称材料
题名
人工神经网络用于地下水挥发性有机物定量结构-色谱保留模型的研究
被引量:
2
1
作者
何琴
张永青
黄保军
王淑敏
机构
许昌
学院
化学化工
学院
许昌学院表面微纳米材料研究所/河南省微纳米能量储存与转换材料重点实验室
出处
《湖北农业科学》
2016年第13期3456-3458,共3页
基金
许昌学院优秀青年骨干教师资助项目
文摘
利用人工神经网络模型(artificial neural network,ANN)以分子电性距离适量和保留时间分别作为输入和输出,建立了地下水26个挥发性有机物的定量结构-色谱保留相关关系模型(quantitative structure-retention relationship,QSRR),所构建网络模型的相关系数为0.998 5,留一交叉检验应用于训练集,其相关系数为0.998 3,该模型应用于外部预测集,其相关系数为0.979 5;而多元线性回归(Multiple Linear regression,MLR)法模型的相关系数为0.949 2,留一交叉检验相关系数为0.897 8。结果表明,ANN模型具有较准确的预测能力,并获得了较好的拟合效果。
关键词
定量结构-色谱保留模型
地下水
挥发性有机物
保留时间
人工神经网络
Keywords
quantitative structure retention relationship
volatile compounds
retention time
artificial neural network
分类号
O659.2 [理学—分析化学]
X523 [环境科学与工程—环境工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
人工神经网络用于地下水挥发性有机物定量结构-色谱保留模型的研究
何琴
张永青
黄保军
王淑敏
《湖北农业科学》
2016
2
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