| 多氯咔唑化合物热力学性质的神经网络预测 |
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| 引用本文： | 李剑,堵锡华.多氯咔唑化合物热力学性质的神经网络预测[J].武汉大学学报(理学版),2014(4). |
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| 作者姓名： | 李剑 堵锡华 |
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| 作者单位： | 徐州开达精细化工有限公司;徐州工程学院化学化工学院; |
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| 基金项目： | 江苏省自然科学基金项目(09KJD150012);徐州市绿色技术重点实验室项目(SYS2012009)资助 |
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| 摘 要： | 采用取代基片段值P和原子类型电拓扑状态指数Em有效表征了135个多氯咔唑化合物(PCCZs)的分子结构,通过选择变量与神经网络(BP)算法建立定量相关(QSPR)模型,以预测多氯咔唑化合物热力学性质.将选择的P,Em结构参数作为神经网络的输入层变量,热力学性质作为输出层变量,方程均采用5∶13∶1的网络结构,利用BP算法获得了3个令人满意的QSPR模型,它们的总相关系数分别为0.998 6,0.991 1和0.979 5,标准误差分别为2.123,3.237和3.952,利用这3个神经网络模型计算得到的预测值与文献值的相对平均误差分别为0.30%,1.85%和1.14%,表明模型具有良好的稳定性和预测能力.该神经网络模型所得结果优于多元回归方法所得结果,可用于对多氯咔唑化合物性质进行理论分析和预测.
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| 关 键 词： | 多氯咔唑 神经网络 电性拓扑状态指数 片段 热力学性质 定量结构-性质相关性 |
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