利用遗传神经网络预测有机物的易燃下限温度
Prediction on lower flammability limit temperature of organic compounds based on GA-BP neural network作者机构：中国人民武装警察部队学院消防工程系河北廊坊065000
出 版 物：《化工学报》 (CIESC Journal)
年 卷 期：2010年第61卷第12期
页 面：3067-3071页
核心收录：
学科分类：081704[工学-应用化学] 07[理学] 08[工学] 0817[工学-化学工程与技术] 070303[理学-有机化学] 0703[理学-化学]
基 金：公安部应用创新计划项目(2009YYCWWJXY113)
主 题：定量结构-性质相关性 遗传神经网络 易燃下限温度 预测
摘 要：由1171种有机物组成样本集,将利用Dragon软件计算出来的分子结构描述符Mv、CID、EEig02d、GGI1、nROH、nHDon等数值与有机物的易燃下限温度进行关联,借助遗传神经网络方法建立了相应的定量关系模型。结果表明,在给定条件下,由该模型获得的预测值平均相对误差为3.23%,平均绝对误差为10.28K,相关系数为0.9833。新建立的有机物易燃下限温度预测方法具有模型建立简便、预测精度较高、适用面宽等优点,有望在有机危险物品的火灾性能预测及其安全使用方面发挥重要作用。
维普期刊数据库
同方期刊数据库