有机太阳能电池具有成本低、柔性好、质量轻等特点成为有希望取代传统硅基太阳能电池的选择.染料敏化太阳能电池与其它有机太阳能电池相比具有较高的光电转化效率和长期的稳定性，但是目前光电转化效率仍亟待提高，以实现大规模的应用.本研究利用结合多个机器学习方法和量子化学计算，建立有机染料分子结构和光电转化效率之间构效关系级联结构的前向模型.这个理论计算模型绕过电池器件的复杂结构和实验高成本，具有稳定型好，预测能力强，结果准确的优势.结果显示数据库有机染料分子的光电转化效率平均值为5.64(％)，由机器学习支持向量机方法和密度泛函理论(DFT)(TD)B3LYP/STO-3G 方法相结合构成的级联模型，预测平均绝对误差为0.41(％)，仅为实验平均值的7.3％.利用这个模型对最近文献报道的新染料分子进行了预测，误差均在预测范围内，进一步证明这个模型对同类有机染料分子光电转化效率的实验有一定的指导意义.