本发明涉及计算机化学技术领域，公开了一种基于BP人工神经网络预测有机化学分子基态能量的方法；收集有机化学分子信息，构建电子结构数据库，筛选出部分分子信息；整理出GJF输入文件，并计算分子基态能量；计算库伦矩阵进行特征值计算，将其作为BP人工神经网络的特征输入；对特征输入进行数据预处理，整理数据预测的CSV输入文件，分为训练数据和测试数据；构建BP人工神经网络预测有机化学分子基态能量，通过训练得到最优模型构型和超参数大小；将测试数据输入BP神经网络中训练，通过评价模型预测结果。与现有技术相比，本发明具有较高的准确率，计算时间一直保持在亚秒速度，计算成本低且具有较好的泛化能力和较强的鲁棒性。
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来源：北方有色网
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