《烃类物质自燃点的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。

研发人员：朱红亚;李晶晶;时静洁;