FARKOVÁ, Marta, Přemysl LUBAL and Josef HAVEL. Prediction of equilibrium constants in aqueous solution. I. The extrapolation of equilibrium constants to zero ionic strength using PLS, artificial neural networks, and genetic "soft" modelling. Chemical Papers. Bratislava: Slovak Academic Press, 2004, vol. 58, No 5, p. 299-305. ISSN 0366-6352.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Prediction of equilibrium constants in aqueous solution. I. The extrapolation of equilibrium constants to zero ionic strength using PLS, artificial neural networks, and genetic "soft" modelling
Name in Czech Predikce rovnovážných konstant ve vodném roztoku. I. Extrapolace rovnovážných konstant k nulové iontové síle s využitím PLS, umělých neuronových sítí a genetického "soft" modelování
Authors FARKOVÁ, Marta (203 Czech Republic, guarantor), Přemysl LUBAL (203 Czech Republic) and Josef HAVEL (203 Czech Republic).
Edition Chemical Papers, Bratislava, Slovak Academic Press, 2004, 0366-6352.
Other information
Original language English
Type of outcome Article in a journal
Field of Study 10406 Analytical chemistry
Country of publisher Slovakia
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
Impact factor Impact factor: 0.285
RIV identification code RIV/00216224:14310/04:00011991
Organization unit Faculty of Science
UT WoS 000226369100002
Keywords in English Debye-Hückel equation; equilibrium constants; artificial neural networks; genetic algorithm; partial least-squares
Tags artificial neural networks, Debye-Hückel equation, equilibrium constants, genetic algorithm, partial least-squares
Tags International impact, Reviewed
Changed by Changed by: RNDr. Marta Farková, CSc., učo 546. Changed: 25/2/2013 12:44.
Abstract
Extrapolation of formation constants to zero ionic strength using "soft" modelling with partial least-squares, genetic algorithm, and artificial neural networks (ANN) methods was examined and results of individual approaches were compared. The methods allow a rapid and sufficiently accurate prediction of thermodynamic formation constants, ion-size parameters, and salting-out coefficients from experimental equilibrium data, among them the ANN method was found most reliable.
Abstract (in Czech)
Byla vyzkoušena extrapolace konstant stability k nulové iontové síle s využitím "soft" modelování metodami PLS, genetických algoritmů a umělých neuronových sítí (ANN) a byly srovnány výsledky jednotlivých přístupů. Metody dovolují rychlou a dostatečně přesnou predikci termodynamických konstant stability, parametrů iontové velikosti a koeficientů vysolování z experimentálních rovnovážných dat. Jako nejspolehlivější se ukázala metoda ANN.
Links
GA203/02/1103, research and development projectName: Umělé neuronové sítě a plánování pokusů v analytické chemii, zejména v separačních metodách
Investor: Czech Science Foundation, Artificial neural networks and experimental design in analytical chemistry, especially in separation methods
PrintDisplayed: 29/5/2024 05:43