【摘 要】
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分别采用多元线性回归（MLR）和径向基函数人工神经网络（RBF-ANN）建立了2个不同的持久性有机污染物飞灰-水分配系数（Ksc）的定量结构性质关系（QSPR）模型,并应用留一交叉验证方法对所建立
【基金项目】
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陕西省自然科学基金项目（编号：2010JQ2003）, 陕西省教育厅专项科研计划项目（编号：2010JK780）, 陕西省“13115”科技创新工程重大科技专项（编号：2010ZDKG-46）
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分别采用多元线性回归（MLR）和径向基函数人工神经网络（RBF-ANN）建立了2个不同的持久性有机污染物飞灰-水分配系数（Ksc）的定量结构性质关系（QSPR）模型,并应用留一交叉验证方法对所建立的模型进行了检验.用所建立的模型研究了25种有机污染物的飞灰-水分配系数的定量结构性质关系.结果表明：MLR模型预测的lg Ksc均方相对误差为6.31%,全部样本lg Ksc的预测值与实验值之间决定系数（R2）为0.823 3;RBF-ANN模型预测的lgKsc均方相对误差为3.03%,决定系数为0.962 3
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