一种融合符号回归与机器学习的PA6加速老化性能预测方法及系统

本申请公开了一种融合符号回归与机器学习的PA6加速老化性能预测方法及系统，所述方法包括：步骤S1、采集不同环境下聚酰胺PA6的老化数据并对所述老化数据进行预处理，得到预处理数据；步骤S2、提取所述预处理数据的特征数据，将所述特征数据输入符号回归，生成衍生特征；步骤S3、基于机器学习架构，将所述衍生特征输入CatBoost算法中进行训练，构建老化性能预测模型；步骤S4、将实时采集的PA6的老化数据输出所述老化性能预测模型中进行预测，得到加速老化性能预测结果。