%0 Journal Article
%T QSPR studije karbonilnih, hidroksilnih, polienskih indeksa i prosje£¿ne molekulske te£¿ine polimera pod fotostabilizacijom pristupom ANN i MLR
%A Ammi
%A Yamina
%A Hamadache
%A Mabrouk
%A Hanini
%A Salah
%A Khaouane
%A Latifa
%A Laidi
%A Maamar
%A Maouz
%A Hadjira
%J -
%D 2020
%R 10.15255/KUI.2019.022
%X Sa£¿etak Jedan od glavnih nedostataka upotrebe sinteti£¿kih ili polusinteti£¿kih polimernih materijala je njihova razgradnja i starenje. Svrha ove studije je primjena umjetnih neuronskih mre£¿a (ANN) i vi£¿estrukih linearnih regresija (MLR) za predvi£¿anje karbonilnih, hidroksilnih i polienskih indeksa (ICO, IOH i IOP) i prosje£¿ne molekulske mase viskoznosti (MV) poli(vinil-klorida), polistirena i poli(metil metakrilata). Ta fizikalno-kemijska svojstva smatraju se va£¿nim tijekom prou£¿avanja fotostabilizacije polimera. Iz pet ponavljaju£¿ih jedinica monomera prikazana je struktura ispitivanog polimera. Kvantitativni modeli odnosa strukture-svojstava (QSPR) dobiveni primjenom relevantnih deskriptora pokazali su dobru predvidljivost. Za potvrdu tih modela provedene su: interna provjera {R2, RMSE i Q2LOO}, vanjska provjera {R2, RMSE, Q2pred, rm2, ¦¤rm2, k i k¡¯} i domena primjenjivosti. Usporedba rezultata pokazuje da su modeli ANN u£¿inkovitiji od modela MLR. Prema tome, model QSPR razvijen u ovoj studiji pru£¿a izvrsna predvi£¿anja i mo£¿e se primjenjivati za predvi£¿anje ICO, IOH, IOP i MV polimera, posebno za one koji nisu testirani. Ovo djelo je dano na kori£¿tenje pod licencom Creative Commons Imenovanje 4.0 me£¿unarodna
%K QSPR
%K fotostabilizacija
%K polimeri
%K umjetna neuronska mre£¿a
%K vi£¿estruke linearne regresije
%U https://hrcak.srce.hr/index.php?show=clanak&id_clanak_jezik=338337