Original scientific paper
https://doi.org/10.15255/KUI.2020.063
Kritična svojstva i acentrični čimbenici modeliranja čistih spojeva primjenom modela QSPR-SVM i algoritma Dragonfly
Mohammed Moussaoui
orcid.org/0000-0002-4748-1353
; Laboratory of Biomaterials and Transport Phenomena (LBMPT), University of Médéa, Médéa, Algeria
Maamar Laidi
orcid.org/0000-0002-8977-9895
; Laboratory of Biomaterials and Transport Phenomena (LBMPT), University of Médéa, Médéa, Algeria
Salah Hanini
; Laboratory of Biomaterials and Transport Phenomena (LBMPT), University of Médéa, Médéa, Algeria
Abdallah El Hadj Abdallah
; Department of Chemistry, University of Blida1, Blida, Algeria
Mohamed Hentabli
orcid.org/0000-0002-6693-0708
; Laboratory Quality Control, Physico-Chemical Department, Antibiotical Saidal of Médéa, Algeria
Abstract
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.
Keywords
metoda potpornih vektora; kritična svojstva; algoritam optimizacije Dragonfly; kvantitativni odnos struktura-svojstvo
Hrčak ID:
259339
URI
Publication date:
24.6.2021.
Visits: 1.440 *