《烃的含氧衍生物自燃点的QSPR预测研究》

技术简介：

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。

研发人员：朱红亚;李晶晶;时静洁;