https://doi.org/10.15255/KUI.2020.063
Objavljen: Kem. Ind. 70 (7-8) (2021) 375–386
Referentni broj rada: KUI-63/2020
Tip rada: Izvorni znanstveni rad
Preuzmi rad:  PDF

Kritična svojstva i acentrični čimbenici modeliranja čistih spojeva primjenom modela QSPR-SVM i algoritma Dragonfly

M. Moussaoui, M. Laidi, S. Hanini, A. E. H. Abdallah i M. Hentabli

Sažetak

Cilj ovog rada bio je modeliranje kritičnog tlaka, temperature, volumnih svojstava i acentričnih čimbenika 6700 čistih spojeva na temelju pet relevantnih deskriptora i dva termodinamička svojstva. U tu svrhu primijenjene su četiri metode: višestruka linearna regresija (MLR), umjetna neuronska mreža (ANN), metoda potpornih vektora (SVM) i algoritam optimizacije Dragonfly (SVM-DA), koji se za modeliranje svakog svojstva koriste sekvencijalnom minimalnom optimizacijom (SMO) i hibridnim SVM-om. Rezultati su pokazali da hibridni SVM-DA daje bolje predviđanje u odnosu na ostale modele u smislu postotka prosječnog apsolutnog relativnog odstupanja (AARD%) od {0,7551, 1,962, 1,929 i 2,173} i R² od {0,9699, 0,9673, 0,9856, i 0,9766} za kritičnu temperaturu, kritični tlak, kritični volumen i acentrični faktor. Razvijeni modeli mogu se primjenjivati za procjenu svojstava novodizajniranih spojeva samo iz njihove molekularne strukture.

Ovo djelo je dano na korištenje pod licencom Creative Commons Imenovanje 4.0 međunarodna

Ključne riječi

metoda potpornih vektora, kritična svojstva, algoritam optimizacije Dragonfly, kvantitativni odnos struktura-svojstvo