木材含水率是判断木材干燥程度和木制品品质的重要参数,但由于干燥过程复杂,干燥环境存在干扰因素以及木材本身的物理特性,获得的含水率数据往往存在冗余性和不完整性。因此,探索科学有效的方法对干燥过程中含水率的变化趋势进行数据分析,具有一定的研究意义和实用价值,有助于操控人员更合理的调整干燥进程和提高干燥工艺水平。本文依据木材干燥过程中含水率与介质温度和湿度具有较高的相关性,利用实验数据中的相关参数建立多维数据集合,针对该数据集合各特征分量数据级差别较大,影响回归分析性能的问题,提出利用数据特征归一化的方法对数据集合进行预处理,从而统一木材干燥多维数据各分量数据级,提高木材含水率的回归分析性能。此外,利用特征归一化后的数据进行多元回归分析时,预测变量仍然存在多重共线性,导致解空间存在不稳定因素,为了避免上述问题,本文提出利用维度约简理论中的主元分析方法(PCA)对归一化后的木材干燥数据集合进行特征提取,使多维数据得到优化,改善数据本身的质量和利用率,提高木材含水率的回归分析效率。支持向量机(SVM)具有解决非线性、高维数、不确定问题的特点,结合木材干燥实验参数采集具有冗余性和不确定性,本文针对木材含水率、温度、湿度的实验数据建立了基于支持向量机的木材含水率回归模型并对其进行预测分析。利用支持向量机进行回归预测时,惩罚参数c和核函数参数g参数取值直接影响支持向量机的回归预测性能,针对该问题,本文选取网格划分、遗传算法和粒子群优化算法三种智能优化算法对c和g进行寻优,通过对比,选择适用于木材含水率支持向量机建模的参数优化算法。通过利用不同的数据预处理方法和参数寻优方法,进行了基于木材含水率实验数据支持向量机模型训练和回归预测,结果表明：在木材含水率回归分析时,采用特征归一化和主元分析方法相结合的数据预处理方法,遗传算法做为支持向量机回归分析的参数优化方法,建立的木材含水率回归模型具有较强的泛化能力和较高的预测精度,提高了木材含水率检测环节的数据分析效率及检测可靠性。本论文的研究为木材含水率建模及预测提供了一种新的高效的研究方法,对于加强和提高木材科学和技术的研究水平具有一定的促进作用。