有机化合物粘度的线性与非线性预测模型的构建

摘要：

用不同的模型建立了有机化合物描述符和其粘度的关系，线性模型包括偏最小二乘法(PLS)和主成分回归(PCR),非线性模型包括径向基神经网络(RBF)和支持向量机回归(SVR)。研究结果表明：各种不同的模型都可以很好的建立粘度与其描述符的定量关系，支持向量机回归可以达到更小的预测误差。

关键词： 偏最小二乘 主成分回归 径向基网络 支持向量回归 有机化合物粘度

作者: 曹东升 梁逸曾

作者单位: 中南大学化学化工学院 长沙 410083

会议类型: 国内会议

会议名称: 湖南省精密仪器测试学会2008年学术年会

会议地点: 江西宜春

会议语种:中文

页码: 48-53

在线出版日期: 2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）