一种基于多目标回归的氧化物钙钛矿性质预测方法

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一种基于多目标回归的氧化物钙钛矿性质预测方法
申请号:CN202410894690
申请日期:2024-07-04
公开号:CN118841102A
公开日期:2024-10-25
类型:发明专利
摘要
本发明属于钙钛矿材料技术领域,公开了一种基于多目标回归的氧化物钙钛矿性质预测方法,包括收集氧化物钙钛矿数据集、数据集预处理、筛选特征子集、构建多目标预测模型、预测测试集氧化物钙钛矿的带隙以及稳定性,实现快速预测氧化物钙钛矿的带隙以及稳定性数值。本发明通过筛选材料工程数据库中的氧化物钙钛矿数据,建立了多目标回归模型,可以同时预测氧化物钙钛矿的两种性质,即带隙和稳定性,可以有效解决材料发现速度慢、成本高的问题。与传统方法实验和第一性原理计算相比,使用本发明的模型可以同时预测钙钛矿的带隙和稳定性,可以有效降低研究人员的时间成本,从而加速理想材料的发现进程。
技术关键词
性质预测方法 随机森林 皮尔逊相关系数 钙钛矿材料技术 冗余特征 化学式 数据 描述符 训练集 样本 带隙 元素 决策 进程 偏差 数值 算法 基础 参数