物理化学学报
物理化學學報
물이화학학보
ACTA PHYSICO-CHIMICA SINICA
2012年
11期
2581-2588
,共8页
O3LYP%神经网络%多元线性回归%生成热%均方根偏差
O3LYP%神經網絡%多元線性迴歸%生成熱%均方根偏差
O3LYP%신경망락%다원선성회귀%생성열%균방근편차
由于引入各种内在近似,密度泛函理论存在固有误差.本文采用O3LYP/6-311+G(3df,2p)//O3LYP/6-31G(d)计算了220个中小型有机分子的生成热(ΔfH ??calc),随后应用神经网络(ANN)和多元线性回归(MLR)方法对ΔfH ??calc进行校正.采用计算得到的生成热、零点能、分子中原子总数、氢原子个数、双中心成键电子数、双中心反键电子数、单中心价层孤对电子数、单中心内层电子数作为ANN和MLR的描述符.以180个分子作为训练集构造ANN或MLR模型,并对40个独立测试集分子的ΔfH ??calc进行了预测.结果表明:经过ANN和MLR校正后,训练集分子生成热的理论计算值和实验值间的均方根偏差(RMSD)从24.7 kJ·mol-1分别降低到11.8、13.0 kJ· mol-1;独立测试集分子的RMSD从21.3 kJ·mol-1分别降低到10.4、12.1 kJ·mol-1.因此ANN模型的拟合和预测能力要明显优于MLR模型.
由于引入各種內在近似,密度汎函理論存在固有誤差.本文採用O3LYP/6-311+G(3df,2p)//O3LYP/6-31G(d)計算瞭220箇中小型有機分子的生成熱(ΔfH ??calc),隨後應用神經網絡(ANN)和多元線性迴歸(MLR)方法對ΔfH ??calc進行校正.採用計算得到的生成熱、零點能、分子中原子總數、氫原子箇數、雙中心成鍵電子數、雙中心反鍵電子數、單中心價層孤對電子數、單中心內層電子數作為ANN和MLR的描述符.以180箇分子作為訓練集構造ANN或MLR模型,併對40箇獨立測試集分子的ΔfH ??calc進行瞭預測.結果錶明:經過ANN和MLR校正後,訓練集分子生成熱的理論計算值和實驗值間的均方根偏差(RMSD)從24.7 kJ·mol-1分彆降低到11.8、13.0 kJ· mol-1;獨立測試集分子的RMSD從21.3 kJ·mol-1分彆降低到10.4、12.1 kJ·mol-1.因此ANN模型的擬閤和預測能力要明顯優于MLR模型.
유우인입각충내재근사,밀도범함이론존재고유오차.본문채용O3LYP/6-311+G(3df,2p)//O3LYP/6-31G(d)계산료220개중소형유궤분자적생성열(ΔfH ??calc),수후응용신경망락(ANN)화다원선성회귀(MLR)방법대ΔfH ??calc진행교정.채용계산득도적생성열、영점능、분자중원자총수、경원자개수、쌍중심성건전자수、쌍중심반건전자수、단중심개층고대전자수、단중심내층전자수작위ANN화MLR적묘술부.이180개분자작위훈련집구조ANN혹MLR모형,병대40개독립측시집분자적ΔfH ??calc진행료예측.결과표명:경과ANN화MLR교정후,훈련집분자생성열적이론계산치화실험치간적균방근편차(RMSD)종24.7 kJ·mol-1분별강저도11.8、13.0 kJ· mol-1;독립측시집분자적RMSD종21.3 kJ·mol-1분별강저도10.4、12.1 kJ·mol-1.인차ANN모형적의합화예측능력요명현우우MLR모형.
