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基于机器学习对水中化合物与臭氧反应活性的QSAR研究

一、引言

随着环境保护和绿色化学的发展，研究水中化合物的化学反应活性及反应过程对于保障水质安全和改进水质治理措施至关重要。本论文利用机器学习方法对水中化合物与臭氧的反应活性进行研究，探索定量结构-活性关系（QSAR）模型，为预测和评估化合物与臭氧的反应活性提供理论依据。

二、背景与意义

水中化合物与臭氧的反应活性研究对于理解水处理过程中的化学变化、优化水质管理策略具有重要意义。传统的研究方法通常依赖实验数据，然而，实验方法耗时耗力且成本较高。因此，利用机器学习方法建立QSAR模型，可以快速、准确地预测化合物的反应活性，为水处理工艺的优化提供