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申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院
摘要：本发明属于有机聚合物领域，具体公开一种高压电力电缆用接枝聚丙烯性能的预测方法。本发明的方法中基于多层感知机模型和随机森林模型构建接枝聚丙烯的性能预测模型，该模型解决了传统的机器学习模型主要依赖于大量的数据，不适合小数据集的缺点；从实验数据中定量建立接枝结构与力学性能的关系，所需数据量小，数据易获取，预测准确性高，为高压电力电缆用接枝聚丙烯材料提供了可靠的接枝基团。
主权项：1.一种高压电力电缆用接枝聚丙烯性能的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1获取数据集，数据集包括多种样本数据，每个样本数据包括含接枝聚丙烯的分子特性信息、原子特性信息、性能参数中的至少一种；2基于所述数据集，先采用玻璃化转变温度作为样本数据输入多层感知机模型进行预训练，预训练完成后，将多层感知机模型中的所有隐藏层的参数都冻结，将多层感知机模型的最后一层用随机森林模型取代，构建形成接枝聚丙烯机械性能的预测模型；再基于数据集采用所述接枝聚丙烯机械性能的预测模型进行迁移训练，获得预测的接枝聚丙烯机械性能值；其中，多层感知机模型中，采用ReLU激活函数、平方损失函数进行优化、采用Dropout函数避免过拟合。
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