Modélisation du facteur acentrique de plusieurs familles de composés
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Date
2009
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Abstract
L’estimation empirique des propriétés s’imposera toujours et demeurera
incontournable pour caractériser les produits organiques.
Dans cette optique nous avons développé différents modèles pour la prédiction du
facteur acentrique qui revêt un intérêt certain en thermodynamique.
La sélection des descripteurs moléculaires significatifs a été faite par algorithme
génétique, et les modèles établis par régression multilinéaire ou réseau de neurones artificiels.
Les paramètres statistiques obtenus pour les ensembles de calibration et de
validation (coefficients de détermination multiple et de prédiction, les racines des erreurs
quadratiques moyennes) font ressortir la qualité et la pertinence des modèles calculés.
Signalons tout de même la supériorité du modèle neural.