【摘 要】
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本研究通过密度泛函理论对氧化石墨烯和金属离子的吸附行为进行理论模拟.基于机器学习方法训练预测模型的过程中,缺失值采用推荐系统中广泛使用的奇异值分解方法处理,并用梯度提升机解释了影响吸附能的重要因素.结果发现吸附体系中存在九种特征可为吸附能提供90％的累积重要性,分别为离子半径、零点振动能量、密立根电荷、沸点、偶极矩、原子量、摩尔定容热容、自旋多重度和键长.定量评估了六种回归方法的预测精度,包括支持向量回归、岭回归、随机森林、极端随机森林、极端梯度提升和轻梯度提升机.结果表明,机器学习方法可提供足够的吸附能
【机 构】
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华北电力大学数理学院, 北京 102206;华北电力大学控制与计算机工程学院, 北京 102206;华北电力大学环境科学与工程学院 资源与环境系统优化教育部重点实验室, 北京 102206
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本研究通过密度泛函理论对氧化石墨烯和金属离子的吸附行为进行理论模拟.基于机器学习方法训练预测模型的过程中,缺失值采用推荐系统中广泛使用的奇异值分解方法处理,并用梯度提升机解释了影响吸附能的重要因素.结果发现吸附体系中存在九种特征可为吸附能提供90％的累积重要性,分别为离子半径、零点振动能量、密立根电荷、沸点、偶极矩、原子量、摩尔定容热容、自旋多重度和键长.定量评估了六种回归方法的预测精度,包括支持向量回归、岭回归、随机森林、极端随机森林、极端梯度提升和轻梯度提升机.结果表明,机器学习方法可提供足够的吸附能预测准确性,其中极端随机森林方法表现出最优的预测性能,均方误差仅为0.075.该模型用于香兰素吸附金属离子的测试,验证了基于机器学习训练金属离子吸附能预测模型的可行性,但仍需进一步提高其泛化能力.本研究基于机器学习预测吸附能,简化预测过程、节省计算时间,可为吸附去除金属离子的理论和实验研究提供参考.
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纳米氧化钨作为一种具有独特物理化学性质的半导体功能材料,已被广泛应用于环境、能源、生命科学、信息技术等领域.本文基于第一性原理计算在纳米氧化钨中的应用进展,概述了量子力学基础上的第一性原理及密度泛函理论的发展历程及基本理论,介绍了该领域常用的MS(Materials studio)、VASP(Vienna ab initio simulation package)等模拟计算软件,并分类阐述了第一性原理计算对氧化钨的微观电子结构、物质相互作用、分子热动力学等方面的研究成果.最后提出了第一性原理计算在纳米氧化
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