Modélisation de la température de décomposition thermique des liquides ioniques par les techniques d’intelligences computationnelle via la méthode QSPR

Abstract

Les données expérimentales sur la température de décomposition sont importantes pour la bonne conception des procédés utilisant les liquides ioniques .Mais la réalisation d'expériences de mesure de la température de décomposition pour toutes les conditions opératoires est longue, coûteuse et laborieuse. Il est donc essentiel de modéliser la température de décomposition thermique des liquides ioniques en utilisant des méthodes d'intelligence artificielle telles que le RNA, SVM et LSSVM. Résumé L'objectif de ce travail est de mener une étude comparative sur une base de données de 423 points expérimentaux qui est élaboré avec intérêt et basée sur un modèle du QSPR. La méthode de RNA (trainlm, tansig) présente de loin la meilleure performance de corrélation avec un EARM = 0.0022%