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基于光催化降解硝基甲苯类废水的实验数据，采用反向传播（BP）神经网络训练并建立了硝基甲苯类废水处理过程的神经网络模型。用训练好的神经网络模型模拟光催化降解硝基甲苯废水过程，模型硝基甲苯浓度的模拟输出与实验数据的相关度为0.998。用神经网络模型对此光催化降解硝基甲苯废水过程进行预测，得到硝基甲苯浓度的预测数据与实验数据的相关度为0.976。采用神经网络模型预测得到光催化降解硝基甲苯废水过程的最佳降...
预测取代芳烃生物降解性的分子形状及连接性模型
取代芳烃 生化需氧量 连接性指数 分子形状指数 定量结构-生物降解性模型
2012/11/20
应用分子连接性指数（mXvt）及分子形状指数（mK）分析影响42种取代芳烃在活性污泥中的生化需氧量(BOD)，建构了一个5变量的QSBR模型，其可决系数(R)为0.482，估算标准误差为10.706，具有良好的稳健性与预测能力.该模型比片段常数模型(R=0.223)及文献[3]的人工神经网络(ANN)模型(R=0.427)更为精确.