基于机器学习模型的介观钙钛矿太阳能电池导电碳电极组分设计方法及系统

本发明公开了基于机器学习模型的介观钙钛矿太阳能电池导电碳电极组分设计方法及系统，方法包括：基于钙钛矿电池器件的基础数据构建样本数据集，基于样本数据集得到钙钛矿太阳能电池导电碳电极数据库；基于钙钛矿太阳能电池导电碳电极数据库中的数据提取导电碳电极特征后编码并降维得到降维特征；基于机器学习模型构建初始拟合预测模型，并使用网格搜索对拟合预测模型超参数进行优化，并使用降维特征对优化后的拟合预测模型进行训练，得到训练好的拟合预测模型；将待预测的钙钛矿太阳能电池导电碳电极数据输入训练好的拟合预测模型，得到介观钙钛矿太阳能电池导电碳电极组分配方，完成基于机器学习模型的介观钙钛矿太阳能电池导电碳电极组分设计。