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为了实现多环芳烃(PAHs)毒性的有效预测,提出应用定量构效技术对多环芳烃的空气-正辛醇分配系数(KOA)和致癌性进行预测。应用分子描述符和试验值确立构效关系,采用支持向量机算法(SVM)和人工神经网络算法(ANN)分别建立了PAHs的KOA回归预测模型和致癌性分类预测模型。利用网格划分(GS)、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)对SVM进行参数寻优。应用均方误差(MSE)、拟合决定系数R2和分类准确率(Accuracy)分别对模型进行了验证与评价。结果表明,最佳回归预测模型GS-SVR的MSE为0.059 7,R2为0.913 0;最佳分类预测模型GA-SVC的Accuracy为95%。研究表明:应用SVM所建两种模型的稳定性和预测能力都优于应用ANN建立的模型;参数优化后模型的稳定性和预测能力得到了提高。 相似文献
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地下商业街群死群伤事件表明,当火灾等突发事件发生时,被困人员的疏散延迟是造成大量伤亡的主要原因。应用Building EXODUS模拟软件,对哈尔滨市西城汇地下商业街一个分区内人员疏散情况进行模拟,比较了无组织疏散与设置应急引导人员两种情况下的安全疏散方式,在时间上后者能节约10%-30%。提出了在不增加出口数量及改变出口宽度的情况下,运用应急管理手段增加应急引导人员,能够减少出口拥堵情况,更有利于安全疏散。在地下商业街事故状态下,合理组织配置应急引导人员,能够起到减少事故损失的作用。 相似文献
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