【摘 要】
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以E-Dragon软件计算的拓扑指数和连接性指数作为变量,随机将209种多氯联苯化合物(PCBs)样本数据划分为训练集、验证集和预测集,采用微粒群-v-支持向量机(PSO-v-SVM)对其色谱
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以E-Dragon软件计算的拓扑指数和连接性指数作为变量,随机将209种多氯联苯化合物(PCBs)样本数据划分为训练集、验证集和预测集,采用微粒群-v-支持向量机(PSO-v-SVM)对其色谱保留指数建立QSPR模型,选定的最佳模型入选变量仅5个,对训练集、验证集和预测集计算结果的R~2分别为0.999、0.998和0.999,预测的准确性很高。本文选定的模型较文献[16-19]的计算结果好,预测结果更可靠。
Using topological index and connectivity index calculated by E-Dragon software as variables, the data of 209 PCBs samples were randomly divided into training set, verification set and prediction set. Particle swarm optimization (SVM) (PSO-v-SVM) was used to establish the QSPR model for the chromatographic retention index. Only 5 variables were selected for the best model and R ~ 2 for the training set, validation set and prediction set were 0.999, 0.998 and 0.999 , The prediction accuracy is very high. The model selected in this paper is better than the one in [16-19] and the prediction result is more reliable.
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