支持向量机对多环芳烃毒性的定量构效预测

• 作者: 周真 杨旭 金龙 陈鑫
• 来源期刊: 安全与环境学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 环境学 多环芳烃(PAHs) 定量构效关系(QSAR) 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 生态毒理
• 页码范围: 1600-1604
• 页数: 5页
• 分类号: X823
• 语种: 中文
• DOI: 10.13637/j.issn.1009-6094.2017.04.073

摘要

为了实现多环芳烃(PAHs)毒性的有效预测,提出应用定量构效技术对多环芳烃的空气-正辛醇分配系数(KOA)和致癌性进行预测.应用分子描述符和试验值确立构效关系,采用支持向量机算法(SVM)和人工神经网络算法(ANN)分别建立了PAHs的KOA回归预测模型和致癌性分类预测模型.利用网格划分(GS)、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)对SVM进行参数寻优.应用均方误差(MSE)、拟合决定系数R2和分类准确率(Accuracy)分别对模型进行了验证与评价.结果表明,最佳回归预测模型GS-SVR的MSE为0.059 7,R2为0.913 0;最佳分类预测模型GA-SVC的Accuracy为95％.研究表明:应用SVM所建两种模型的稳定性和预测能力都优于应用ANN建立的模型;参数优化后模型的稳定性和预测能力得到了提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周真	哈尔滨理工大学测控技术与仪器省高校重点实验室	83	523	12.0	18.0
2	杨旭	哈尔滨理工大学测控技术与仪器省高校重点实验室	10	25	3.0	4.0
3	金龙	哈尔滨理工大学测控技术与仪器省高校重点实验室	1	5	1.0	1.0
4	陈鑫	哈尔滨理工大学测控技术与仪器省高校重点实验室	4	19	3.0	4.0