Critical properties and acentric factors of pure compounds modelling based on QSPR-SVM with Dragonfly algorithm

This work aimed to model the critical pressure, temperature, volume properties, and acentric factors of 6700 pure compounds based on five relevant descriptors and two thermodynamic properties. To that end, four methods were used, namely, multi-linear regression (MLR), artificial neural networks (ANN...

Full description

Permalink: http://skupnikatalog.nsk.hr/Record/nsk.NSK01001144952/Details
Matična publikacija: Kemija u industriji (Online)
70 (2021), 7/8 ; str. 375-386
Glavni autori: Moussaoui, Mohammed (Author), Laidi, Maamar, Hanini, Salah, Abdallah, Abdallah El Hadj, Hentabli, Mohamed
Vrsta građe: e-članak
Jezik: eng
Predmet:
Online pristup: https://doi.org/10.15255/KUI.2020.063
Kemija u industriji (Online)
Hrčak
LEADER 03522naa a22004214i 4500
001 NSK01001144952
003 HR-ZaNSK
005 20221208134638.0
006 m d
007 cr||||||||||||
008 220803s2021 ci d |o |0|| ||eng
024 7 |2 doi  |a 10.15255/KUI.2020.063 
035 |a (HR-ZaNSK)001144952 
040 |a HR-ZaNSK  |b hrv  |c HR-ZaNSK  |e ppiak 
041 0 |a eng  |b hrv 
042 |a croatica 
044 |a ci  |c hr 
080 1 |a 66  |2 2011 
080 1 |a 51  |2 2011 
100 1 |a Moussaoui, Mohammed  |4 aut  |9 HR-ZaNSK 
245 1 0 |a Critical properties and acentric factors of pure compounds modelling based on QSPR-SVM with Dragonfly algorithm  |h [Elektronička građa] /  |c Mohammed Moussaoui, Maamar Laidi, Salah Hanini, Abdallah El Hadj Abdallah, Mohamed Hentabli. 
300 |b Graf. prikazi. 
504 |a Bibliografija: 31 jed. 
504 |a Summary ; Sažetak. 
520 |a This work aimed to model the critical pressure, temperature, volume properties, and acentric factors of 6700 pure compounds based on five relevant descriptors and two thermodynamic properties. To that end, four methods were used, namely, multi-linear regression (MLR), artificial neural networks (ANNs), support vector machines (SVMs) using sequential minimal optimisation (SMO), and hybrid SVM with Dragonfly optimisation algorithm (SVM-DA) to model each property. The results suggested that hybrid SVM-DA had better prediction performance compared to the other models in terms of average absolute relative deviation (AARD%) of {0.7551, 1.962, 1.929, and 2.173} and R2 of {0.9699, 0.9673, 0.9856, and 0.9766} for critical temperature, critical pressure, critical volume, and acentric factor, respectively. The developed models can be used to estimate the property of newly designed compounds only from their molecular structure. 
520 |a 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. 
653 0 |a Mmetoda potpornih vektora; kvantitativni odnos struktura-svojstvo  |a Kritična svojstva  |a Algoritam optimizacije Dragonfly 
700 1 |a Laidi, Maamar  |4 aut  |9 HR-ZaNSK 
700 1 |a Hanini, Salah  |4 aut  |9 HR-ZaNSK 
700 1 |a Abdallah, Abdallah El Hadj  |4 aut  |9 HR-ZaNSK 
700 1 |a Hentabli, Mohamed  |4 aut  |9 HR-ZaNSK 
773 0 |t Kemija u industriji (Online)  |x 1334-9090  |g 70 (2021), 7/8 ; str. 375-386  |w nsk.(HR-ZaNSK)000530475 
981 |b Be2021  |b B03/21 
998 |b tino2212 
856 4 0 |u https://doi.org/10.15255/KUI.2020.063 
856 4 0 |u http://silverstripe.fkit.hr/kui/issue-archive/article/801  |y Kemija u industriji (Online) 
856 4 1 |y Digitalna.nsk.hr 
856 4 0 |u https://hrcak.srce.hr/259339  |y Hrčak