一种甲烷吸附材料性能预测方法、系统及介质

本发明公开了一种甲烷吸附材料性能预测方法、系统及介质，属于机器学习算法优化技术领域；包括以下步骤：获取甲烷吸附材料性能和特征作为训练集，构建若干个子数据集，每个子数据集随机抽取一组特征作为特征子集；每个子数据集对应的决策树根节点及后续所有子节点均基于特征子集计算分裂增益，根据分裂增益选择最优分裂方式并进行分裂，所述分裂增益由基于甲烷吸附材料性能计算的均方误差减少量与物理偏差共同构成，直至达到决策树节点的停止分裂条件，节点停止分裂；若干个子数据集生成多个决策树，多个决策树构成训练后的改进随机森林模型，对性能未知的甲烷吸附材料进行性能预测；本发明提高了对甲烷吸附材料性能预测的精度。