本文主要运用线性回归校正方怯和神经网络校正方法对低水平理论计算分子的生成热和电子能量因忽略电子相关效应和使用小基组所带来的系统误差进行校正。研究工作主要围绕如何在合适的参数下简单快捷的提高理论计算的准确性进行，对两种校正方法的原理，校正中所用的物理参数，校正的效果等都做了比较系统的研究。本文的研究目的是希望通过这些统计方法对理论计算值的校正为预测分子其它性质及村料设计提供一个新的思路。 本文共分六章。第一章对课题的研究背景、现状及意义作了简单的介绍；第二章介绍了本论文所采用的计算方法的理论基础及统计校正方法原理：第三章采用线性回归校正方法对低水平理论计算的闭壳层有机分子的生成热进行了校正；第四章对生成热线性回归校正中采用的物理参数进行了改进，同时增加了训练分于类型及数目，以扩大线性回归校正结果的应用范围；第五章采用神经网络方法对理论计算的生成热进行了校正，并对两种统计方法的校正结果进行了对比；第六章采用了线性回归校正方法和神经网络校正方法对理论讣算的分子能量进行了校正。