一种预测化学品环境暴露行为参数的深度学习方法

本发明属于面向化学品风险管理的高通量筛查技术领域，公开一种预测化学品环境暴露行为参数的深度学习方法。在已知化学品分子结构的基础上，应用所构建的方法，即获得化学品的环境暴露行为参数。该方法简便高效，可节省实验测试的资源投入。方法的构建过程如下：(1)环境暴露行为参数搜集；(2)深度学习模型训练和性能评价；(3)深度学习模型应用域表征。本发明建立的预测模型具有良好的稳健性和预测能力，能够准确预测应用域内化学品的环境暴露行为参数，为有害化学品筛查提供基础性工具。