从表1可以看到，随着Cl原子个数增多，氯苯酚的毒性有增大趋势。氯原子是吸电子基，与氯苯相似，它与苯环产生的作用有两种：(1)氯原子的孤对P电子可与苯环π轨道产生共轭作用，π电荷由Cl原子向苯环迁移；(2)Cl原子通过诱导效应吸走苯环上的σ电荷。总的结果是，共轭效应向苯环迁移的π电荷不足以抵消诱导效应吸走的σ电荷，从而呈现出吸电子基团的性质。这可由量化计算结果得到证实。由上表看到：随着Cl原子个数增多，苯环的π电荷增量ΔQπR，即由Cl原子向苯环迁移的π电荷量增大；同时苯环的碳原子净电荷和ΣQR值增大，而ΣQR增大表明苯环的正电性增大，故Cl原子确实是吸电子基。
人工神经网络理论及其技术已经渗透到科研的各个领域，并取得了丰硕的成果。依据卤代烷烃和烯烃类物质的实测数据，应用MATLAB神经网络工具箱，建立RBF神经网络模型，对数据进行拟合和预测，具有很高的精度。这表明，应用RBF神经网络构建的QSAR模型对环境污染物毒性的预测具有一定的实际应用价值。
从实验部分看出，对于卤代烷烃和烯烃这类环境污染物，用人工神经网络预测的准确率远远高于多元线性回归的准确率。RBF神经网络法预测的结果与实验值很接近，相对误差很小，且平均相对误差也很小，这表明神经网络法构建的模型具有较好的预测能力。这表明卤代烷烃和烯烃这类环境污染物的结构描述符和
QSAR方法体系在近年来取得了长足的发展，已被广泛应用于化合物的风险评价中，这种方法能有效地减少实验室和野外实验的化合物的数目，节约了大量的人力、物力和资金。可以预见，QSAR方法在以后的环境科学研究中的应用将越来越重要。然而，也还有许多问题要进一步研究和探讨。
（1）污染物活性数据库的建立。QSAR研究需要大量高质量的活性数据，由于实验条件和方法的差异，不同来源的数据可比性差，往往不能综合起来建模。活性数据样本量直接影响着模型的


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