【摘 要】
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研究了重质油黏度的定量结构-性质关系。将量子化学参数和拓扑指数相结合作为结构描述符,分别用多元线性回归(MLR)和人工神经网络(ANN)建立了结构描述符和黏度之间的校正模型
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研究了重质油黏度的定量结构-性质关系。将量子化学参数和拓扑指数相结合作为结构描述符,分别用多元线性回归(MLR)和人工神经网络(ANN)建立了结构描述符和黏度之间的校正模型。用留一交叉验证法,验证、评价所建立的MLR和ANN模型的预测能力。对于MLR模型,验证的均方根相对误差为7.77,对于ANN模型,验证的均方根相对误差为7.21,说明建立的MLR和ANN模型都可用于预测重质油的黏度,但ANN模型优于MLR模型。
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