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11.
测定了 47种取代苯类化合物在松花江水中的 5日生化需氧量 (BOD5) .分别采用线性基团贡献法和非线性基团贡献法(人工神经网络法 )对化合物的生物降解性BOD5 ThOD(ThOD :理论需氧量 )进行QSBR研究 .得到不同基团对生物降解性的贡献为 :C6H5>COOH >OH >CH3 O CH3 >NH2 >Cl >NO2 .线性基团贡献法对于训练组和测试组的定性预测正确率分别为72 %和 86 % ;而人工神经网络法的预测正确率分别为 92 %和 86 % .预测结果表明线性和非线性基团贡献法的预测效果都很好 ,相比而言 ,非线性方法对生物降解性的预测更准确 相似文献
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13.
14.
BP人工神经网络预测邻苯二甲酸酯光化学降解 总被引:4,自引:0,他引:4
将反向传播人工神经网络(BP-ANN)用于邻苯二甲酸酯类化合物的光化学降解的预测中,选取正交设计的试验点作为反向传播人工神经网络的训练集,实现对全实验域试验点的预测,并与实测的试验数据比较。结果表明反向传播人工神经网络(BP-ANN)具有良好的预测能力。 相似文献
15.
16.
BP神经网络在降水酸度预测中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
本文利用南昌市城市大气中SO2、NOX、TSP等浓度数据及降尘数据建立了BP神经网络的降雨酸度预测模型,结果表明:BP神经网络的预测模型不仅能较好地反映致酸因素与降水酸度的相互关系,而且预测精度也高于多元回归等模型。 相似文献
17.
18.
19.
用主成分分析将多维空间的样本数据降维到低维空间,将其作为BP网络的输入。BP网络的算法采用LM优化法。描述了该网络的MATLAB语言实现过程。 相似文献
20.