化学通报

作者：冯长君,杨杰元,杨雪颖,杨沛艳,冯惠

关键词：多氯联苯,生物降解速率常数,电性距离矢量,人工神经网络,定量结构-生物降解性关系,

基金：国家自然科学基金项目(21075138)、结构化学国家重点实验室开放基金项目(2016003)、江苏省大学生创新创业训练项目(xcx2020143)和徐州工程学院大学生创新创业训练项目(2019013)资助

通过多元线性回归和人工神经网络方法建立66种多氯联苯生物降解速率常数(K1)的定量构效关系(QSAR). 基于电性距离矢量(Mk)，建立了lnK1的最佳三参数(M91、M25和M15)线性模型，其传统相关系数(R2)、交叉验证系数(Rcv2)分别为0.833、0.809。经R2、Rcv2、VIF、FIT、AIC检验，所建模型具有较强的稳定性和良好的预测能力. 将M91、M25、M15作为人工神经网络的输入层结点，采用3:10:1的网络结构，利用BP算法获得了一个令人满意的lnK1模型，训练集、验证集、测试集和总体的R2依次为0.991、0.995、0.997和 0.993。与多元线性回归模型相比，非线性lnK1-BP模型具有更好的预测能力。这两种回归方法相辅相成，线性回归方法为神经网络模型提供了具体的物理解释，而神经网络方法为线性模型提供了更准确的预测结果。

来源：2022年第10期

《化学通报》期刊编辑部

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