本发明公开了一种聚氰酸酯的性能预测方法及其应用，性能预测方法其包括：收集数据集A和获取数据集B；基于机器学习构建氰酸酯结构表示模型；根据数据集A和数据集B，对于同时含有实验数据和计算数据的氰酸酯结构，计算实验数据和计算数据的差异，记为性能差异数据集C；将数据集B和数据集C分别转变为相应的潜在向量‑性能数据集B和潜在向量‑性能差异数据集C；构建低精度模型YL(X)；构建差异模型YD(X)；融合模型YL(X)和YD(X)模型，得到高精度模型YH(X)；利用模型YH(X)得到聚氰酸酯的吸湿率、热膨胀系数和拉伸模量性能数据。本发明的方法高效快速、精度高、成本低廉、实用性强。