مدل سازی و پیش بینی نقطه اشتعال ترکیبات هیدرو کربنی با استفاده از شبکه عصبی

نقطه اشتعال یکی از مهمترین خواص احتراقی ترکیبات شیمیایی است. در این مقاله مدلی بر پایه شبکه های عصبی به منظور پیش بینی نقطه اشتعال ترکیبات هیدروکربنی از خانواده های گوناگون با دقت بالا ارایه می شود. بر این اساس، تعداد اتم های هیدروژن و کربن، دمای بحرانی، دمای جوش نرمال، ضریب بی مرکزی و آنتالپی تشکیل به عنوان متغیر های ورودی مدل انتخاب شده اند. با بررسی شبکه های عصبی گوناگون، بهترین نتایج برای یک شبکه عصبی پیش رونده با چهار نورون در لایه میانی، تابع انتقال لوگ سیگموید و الگوریتم آموزش پس انتشار خطا لونبرگ- مارکارت مشاهده شده است. با استفاده از مدل به دست آمده، میزان خطای مطلق نسبی متوسط97/0%، 96/0%، 96/0% و 1 % به ترتیب برای داده های آموزش، ارزیابی و آزمون مدل و نتایج کلی مدل حاصل گردید.در این مدل سازی 393 ترکیب مورد بررسی قرار گرفته شده است.در این مقاله نحوه انتخاب بهترین الگوریتم آموزش و همچنین بهترین تابع فعالساز به همراه نمودار خطای نسبی آنها در شبکه ارایه و توضیح داده شده است.