烃的含氧衍生物自燃点的QSPR预测研究

应用定量构效关系（QSPR）方法对烃的含氧衍生物的自燃点（AIT）及其与分子结构间的内在定量关系进行了研究。选取国际电工委员会（IEC）数据库中的76种烃的含氧衍生物作为样本集,选择65 种作为训练集用于建立预测模型,11 种作为测试集。采用遗传算法（GA）对变量进行筛选,结合线性和非线性方法分别建立多元线性回归( MLR) 模型和支持向量机( SVM) 模型,理论预测得到了11种烃的含氧衍生物的自燃点,最后对所构建模型的性能及应用域进行了评价。结果表明,经GA筛选得出MATS2e、nCOH、Dv、BEHv2、nCHR、GATS1v、IDE、Du等8种特征分子描述符,GA-MLR和GA-SVM模型的理论预测值与实验值均较为相符且后者更优,两个预测模型均比较稳定,且具备较强的预测能力和泛化推广性能。     

烃类物质自燃点的QSPR预测研究

应用定量构效关系（QSPR）方法对烃类物质的自燃点开展了预测研究。选取国际电工委员会数据库中的39 种烃类物质作为样本集，随机选择34 种作为训练集，5 种作为测试集。采用遗传算法（GA）对变量进行筛选，结合线性和非线性方法分别建立多元线性回归(MLR)模型和支持向量机(SVM)模型，理论预测得到了5 种烃类物质的自燃点。结果表明，2 个预测模型均比较稳定，理论预测值与实验值均较为相符，GA-SVM 模型预测结果较GA-MLR 模型更接近于实验值，这表明自燃点与其分子结构间具有更强的非线性关系。