一种基于相关向量机的聚氨酯蠕变性能预测方法

本发明涉及材料的性能预测领域，公开了基于相关向量机的聚氨酯蠕变性能预测方法。首先，获取实验数据并进行数据异常值处理；其次，进行分界点切割；然后，根据分界点对数据进行扩充，并进行归一化处理；之后，对相关向量机的各参数初始化，相关向量机训练模型，迭代优化；最后使用训练好的相关向量机模型进行蠕变性能预测。经实验验证，该方法可以准确的反映出该相关向量机模型具有良好的预测性能，能够有效解决多种因素耦合下硬质聚氨酯泡沫材料蠕变性能预测困难的问题。