Trong nghiên cứu này, hằng số bền (logβ11) của 28 phức chất mới giữa một số ion kim loại và phối tử thiosemicarbazone được dự đoán dựa trên mô hình hóa mối quan hệ định lượng giữa tính chất-cấu trúc (QSPR). Hằng số bền được tính toán từ kết quả các mô hình QSPR. Các mô hình QSPR được xây dựng bằng cách sử dụng phương pháp hồi quy đa biến (QSPRMLR) và mạng thần kinh nhân tạo (QSPRANN). Các mô tả phân tử, hóa lý và lượng tử của các phức chất được tính toán từ cấu trúc hình học phân tử và phương pháp lượng tử bán thực nghiệm PM7 và PM7/sparkle. Mô hình tuyến tính tốt nhất QSPRMLRbao gồm năm mô tả: Total energy, xch6, xp10, SdsN và Maxneg. Chất lượng của mô hình QSPRMLRđược đánh giá qua các giá trị thống kê như R2train= 0,860, Q2LOO= 0,799, SE = 1,242, Fstat= 54,14 và PRESS = 97,46. Mô hình mạng thần kinh QSPRANNvới kiến trúc I(5)-HL(9)-O(1) được tìm thấy với các giá trị thống kê: R2train= 0,8322, Q2CV= 0,9935 và Q2test= 0,9105. Ngoài ra, các mô hình QSPR này đã được đánh giá ngoại và cho kết quả tốt so với các giá trị thực nghiệm. Hơn nữa, kết quả từ các mô hình QSPR có thể được sử dụng để dự đoán hằng số bền của các phức chất giữa ion kim loại và thiosemicarbazone mới khác.