遗传算法在污染物QSAR研究中的应用

本课题就遗传算法在QSAR研究中的应用开展了研究。一种是与多元回归分析结合，对变量进行选择，所用适应函数为交互验证的决定系数，以此可同时得到几种较好的QSAR模型，比单纯使用多元回归分析好得多。但是所选择的变量经过七检验，仍有少数对所在模型没有显著贡献，因而使模型失去意义。另一种是建立基于遗传算法的偏最小二乘法（PLS）分析，对变量进行选择。PLS选取的潜变量是互相独立的，以潜变量为基础进行的回归分析就避免了共线性问题，同时，选取自变量的潜变量时，使其与因变量的潜变量的相关性达到最大，这样就使得自变量中正确描述因变量的信息不会丢失。这两种方法用于氯代酚和单取代苯系列化合物，均得到一些质量较高的QSAR模型。