融合指纹集成学习模型

预测精度提升超5%

通过解耦预测任务并融合互补分子指纹，该模型在臭氧氧化和零价铁还原中实现了更准确的反应性预测。

Luo, Jie · Guo, Zhi · Hou, Nannan · Liu, Meng · 穆杨

Environmental Science & Technology 2026

参数信息

测试 R²（臭氧氧化）

0.96

测试 R²（零价铁还原）

0.80

相对提升幅度

5 %

技术优势

预测更准

测试 R² 在臭氧和零价铁数据上分别达到 0.96 和 0.80，超过最佳单一指纹基线模型 5% 以上。

能解释

多维解释分析揭示了关键的组成、拓扑和构象驱动因素，明确预测依据。

开箱即用

框架已部署为交互式 Web 平台，可在线进行反应性预测和机理探索。

应用场景

• 水处理过程优化：快速获得污染物降解速率常数，辅助工艺参数筛选。
• 反应性预测工具：在线预测反应性，无需实验即可评估处理可行性。
• 环境污染物降解评估：评价新型污染物的可降解性，指导处理工艺设计。