简介： 本发明公开了一种基于机器学习算法的RPV材料辐照脆化预测模型的开发方法，包括如下步骤：1）确定RPV辐照脆化的关联因素；2）收集RPV辐照脆化数据；3）对数据进行特征选择与数据清洗；4）对数据进行可视化分析或相关性分析，确定化学元素Cu的含量为对辐照脆化影响最显著的因素；5）依据化学元素Cu含量，将数据划分为至少5种类别；6）将数据划分为训练集和测试集；7）将步骤6）中训练集数据与测试集数据进行归一化；8）采用多种机器学习算法建立基于其中一种机器学习算法的RPV辐照脆化预测模型；9）依次开展预测值‑试验值的分布分析、残差标准差分析、R²分析和残差分析；10）开展Cu含量影响分析，得到最终建立的RPV辐照脆化预测模型。