在环境问题越来越严重的今天，氢气作为一种清洁能源受到了人们的广泛关注。但是如何提高氢气的存储质量密度，是人们在利用氢气作为能源时所面临的最主要的问题。在众多储氢材料中，储氢合金材料由于其稳定的电化学性能，受到了学者们的广泛研究，并且已经在工业上被广泛的应用于可充电电池（Ni-MH电池）的电极材料。尽管已经实现了大规模工业化生产，但是储氢合金还面临着许多缺点和不足，需要不断的研究和改善。提高储氢合金的性能，有两种常见的方法。一种方法是元素替代法，即通过用其它的化学元素来替代储氢合金A侧或B侧的化学元素成分，以此来提高储氢合金的性能；另一种方法是对储氢合金的表面进行修饰，以此来提高储氢合金的电化学性能。两种方法都需要进行大量的实验来寻找合适的化学替代元素，或者寻找合适的表面修饰元素成分。因此，如何合理的进行实验设计，以及有效的分析实验数据成为了不可回避的问题。本论文采用支持向量回归建模理论，结合粒子群算法进行参数寻优，对储氢合金中的替代元素的含量，及其表面镀铜的工艺参数进行了建模研究。对所建立的模型的计算效果，进行了留一交叉验证。验证结果显示，支持向量回归模型在对实验数据建模时具有较高的预测准确度和可靠性。并且将支持向量回归模型的计算结果与传统的二次多项式模型的计算结果进行了对比分析。结果表明，支持向量回归建模方法在处理样本数较少的实验数据时，与传统的多项式模型相比具有更高的精确度。在经过验证的模型的基础上，进一步分析了AB₅型储氢合金的最大放电量C_max、快速放电能力HRD₉₀₀受其合金A侧替代元素Ce、Pr、Nd的含量的影响；研究了Ti-Cr-V储氢合金的最大和有效储氢能力受其替代元素Fe和Mn的含量的影响；并且分析了不同的实验参数条件对合金表面的镀铜量的影响，优化了合金表面镀铜工艺的实验参数。此外，还对溶胶凝胶法制备羟基磷灰石粉体的颗粒浓度及平均粒径受其实验条件的影响进行了建模研究。结果表明，在储氢合金的实验研究中，支持向量回归理论的建模方法，可以有效的对实验结果的数据进行分析研究，可为实验设计提供科学的理论指导，可在实验优化设计中发挥重要的作用。