色谱与分离技术杂志
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抽象的

使用线性和非线性化学计量模型对农药液相色谱保留时间进行 QSRR 研究

Saeid Khodadoust、Nezam Armand、Sadegh Masoudi 和 Mehdi Ghorbanzadeh

使用遗传算法（GA）作为特征选择技术选择的五个分子描述符，采用定量结构保留关系（QSRR）来预测农药的保留时间（分钟）（RT）。然后将数据集随机分为训练集和预测集。选定的描述符用作多元线性回归（MLR）、多层感知器神经网络（MLP-NN）和广义回归神经网络（GR-NN）建模技术的输入来构建QSRR模型。线性和非线性模型都表现出良好的预测能力，其中GR-NN模型比MLR和MLP-NN模型表现出更好的性能。GR-NN模型的训练集和预测集交叉验证的均方根误差分别为1.245和2.210，相关系数（R）为0。分别为975和0.937，而GR-NN模型交叉验证（Q2 LOO）的平方相关系数为0.951，揭示了该模型的可靠性。所得结果表明 GR-NN 可用作预测研究农药 RT（最小值）值的预测工具。