GM(1,1)灰模型在硫醇性质预测中的应用研究

本文主要探讨了灰色模型GM(1,1)在硫醇性质研究中的应用，发表于2013年的《云南师范大学学报（自然科学版）》。论文作者通过对直链硫醇化合物分子的关键物理化学性质，如标准生成焓、标准熵、沸点以及Kovats保留指数，采用GM(1,1)模型进行深入分析。GM(1,1)模型的优势在于其所需数据相对较少且预测效果良好，这在处理这类化合物的性质预测问题时具有显著优势。 硫醇化合物在石油工业中具有重要意义，了解其气态标准生成焓、熵值等参数对于优化提炼过程至关重要。传统的拓扑指数法和多元回归法可能难以准确捕捉硫醇化合物的复杂特性，因此，引入灰色理论中的GM(1,1)模型来解决不确定性问题显得尤为必要。论文构建了基于灰色理论的等时空GM(1,1)模型，通过数据一次累加生成X1，然后对生成的数据进行GM(1,1)建模计算，与实际观测值进行比较，通过残差ΔX1进行模型的修正或估计。 整个研究过程遵循了灰色理论GM(1,1)建模的基本步骤：首先数据预处理，然后模型构建，接着模型预测并与实际数据对比，最后根据残差调整模型以提高预测精度。这种方法不仅能够提供较为精确的预测结果，还有可能为进一步研究硫醇类化合物的性质提供了新的思路和工具，为石油化工领域内的实际应用提供了有价值的数据支持。 这篇论文展示了灰色模型GM(1,1)在硫醇性质研究中的实用性和有效性，对于推动此类有机化合物的性质预测和实际生产过程中的优化具有重要意义。