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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
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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。 展开更多
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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