【摘 要】
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用一个新模型预测甘油三酯(TAGs)在超临界CO2(SC-CO2)中溶解度,模型采用基于遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)建立,同时采用应用域检查(AD)对模型的鲁棒性进行改善。通过GA
【机 构】
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贵州大学化学与化工学院,中国科学院地球化学研究所环境地球化学国家重点实验室超临界流体研究中心
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用一个新模型预测甘油三酯(TAGs)在超临界CO2(SC-CO2)中溶解度,模型采用基于遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)建立,同时采用应用域检查(AD)对模型的鲁棒性进行改善。通过GA优化,从大量的分子描述符中选出了与溶解度性质相关性最高的5个描述符;训练集和测试集拟合的相关系数(R)分别为0.986和0.982,相应的均方根差(RMSE)是14.10%和19.30%;在删掉异常点后,训练集和测试集的R值分别提高为0.992和0.984,对应的RMSE降低,分别为10.70%和11.70%。由结
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