一种基于机器学习的四环素光催化降解过程毒性预测方法

本发明涉及一种基于机器学习的四环素光催化降解过程毒性预测方法，包括：确定光催化降解四环素过程中的中间产物；推测光催化降解四环素过程中的反应路径；模拟中间产物对水生生物的急性毒性，并使用半致死浓度进行量化；建立机器学习模型；将待预测的数据输入机器学习模型中进行预测；通过结合模拟的不同种类中间产物对应的机型毒性与预测的不同中间产物数量，进行毒性预测。本发明能够在毒性模拟评估中显著减少毒理学测试验证实验，简便易行；基于机器学习模型，能够模拟预测不同反应条件下中间产物含量，将其与毒性模拟相结合进行评估，有助于实验人员在不同条件下选择毒性较低的反应阶段，节约资源和处理时间，提高处理效率。