Modélisation Neuronale du Coefficient d'Activité à Dilution Infinie de l'Eau dans les Liquides Ioniques Utilisant les Profiles Sigma Comme Descripteurs Moléculaires

Abstract

"Un modèle neuronal a été optimisé pour la prédiction du coefficient d’activité à dilution infinie de l’eau dans 53 liquides ioniques en fonction de la température et utilisant les profiles sigma du modèle COSMO-RS comme entrées. Le modèle optimisé à une excellente capacité de corrélation des 318 points expérimentaux avec une Erreur Relative Absolue Moyenne (ERAM) de 1.67% et un coefficient de corrélation R² =0.9993. Le modèle optimisé présente également une capacité d’interpolation acceptable et une supériorité précision par rapport aux modèles de Régression Linéaire Multiple."