QSRR结合人工神经网络预测多氯联苯色谱保留时间

摘要：

采用量子化学密度泛函B3LYP/6-311+G*，在高斯09软件上计算了32个多氯联苯类化合物的电子结构参数；筛选出影响化合物色谱保留时间显著的5个变量，并建立其结构与保留时间之间的定量关系（MLR 模型）；同时，利用人工神经网络(artificial neural network, ANN)法建立相应的QSRR模型（ANN模型）与之对比。所建MLR模型的相关系数R=0.904，标准误差Se=0.542；ANN模型的相关系数R=0.981，标准误差Se=0.213。表明所建立的QSRR模型的稳定性和预测能力良好。结果表明，多氯联苯化合物的色谱保留时间与前沿轨道能级差ΔE和分子最高占有轨道能EH成正比例关系。所建模型为预测多氯联苯化合物的色谱保留时间提供理论指导。

关键词：多氯联苯、人工神经网络、定量结构保留关系、密度泛函

分类号：TQ015.9;TP391.9;O6-39(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金20773014

在线出版日期：2013-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：515-518