QSPR studije karbonilnih, hidroksilnih, polienskih indeksa i prosje？ne molekulske te？ine polimera pod fotostabilizacijom pristupom ANN i MLR

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, Δrm2, 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