纤维制备是纤维板生产的重要环节之一,纤维制备生产参数影响纤维质量和能耗,直接关系到后续成品板材的物理力学性能和企业的生产成本与利润。因此,纤维制备生产参数与质量能耗评估预测模型及应用研究对提高纤维板质量和减少能耗具有重要的理论价值和实际意义。本文在分析纤维制备质量和能耗影响因素的基础上,基于改进粒子群优化和支持向量机（IPSO-SVM）算法建立纤维制备生产参数与质量能耗评估预测模型,探索生产参数对纤维制备质量与能耗的影响规律,评估预测纤维制备生产参数与质量能耗内在关系,为纤维制备的科学评估、精准预测、优化生产参数和提质降耗提供理论基础和科学依据。本文在纤维制备工艺分析基础上,确定用合格纤维比例（PQF）和比能耗（SEC）代表纤维制备质量与能耗状况,分析各生产参数对纤维制备质量和能耗的影响;通过实验研究获得纤维制备质量能耗及其影响因素的实验数据,采用灰色关联分析法筛选出纤维制备主要影响因素（生产参数）,确定以杨木含量（CP）、蒸煮罐料位高度（CH）、排料螺旋转速（SR）和排料阀开度（OV）作为生产参数评价纤维制备质量和能耗,为后续建立纤维制备生产参数与质量能耗评估预测模型奠定研究基础。采用动态调整惯性权重和学习因子的方法改进PSO算法,选择径向基函数作为SVM的核函数,提出IPSO-SVM纤维制备生产参数与质量能耗评估模型;通过实例分析,评估分类准确率均不低于90%,与概率神经网络（PNN）、广义回归神经网络（GRNN）、SVM和PSO-SVM方法相比,IPSO-SVM算法建立纤维制备生产参数与质量能耗评估模型具有较佳的评估和分类准确率。提出一种基于IPSO-SVM的纤维制备生产参数与质量能耗双向预测模型,正向预测是指以生产参数作为输入,将纤维制备质量及能耗作为输出,逆向预测是指以纤维制备质量及能耗作为输入,将生产参数作为输出。将IPSO-SVM纤维制备生产参数与质量能耗双向预测模型与反向传播神经网络（BPNN）、径向基函数神经网络（RBFNN）、SVM和PSO-SVM模型进行对比分析,结果表明,采用IPSO-SVM算法的纤维制备生产参数与质量能耗双向预测模型具有较强的预测精度和优良的泛化性能。基于纤维制备生产参数与质量能耗正向预测模型的可行性,通过实际生产状况应用,从正向分析预测纤维制备质量和能耗随各生产参数的变化趋势;基于逆向预测模型的有效性和期望的质量能耗要求PQF 75%和SEC 111 kW·h/t,预测得到生产参数为CP 25.9%,CH 5 m,SR 62 r/min和OV 21.6%,并在工厂实际生产线上进行实验验证,证明了模型预测的精确性可满足生产的要求。采用模糊信息粒化方法表征原始样本数据的信息,利用SVM回归预测方法训练粒化集样本,提出了一种基于模糊信息粒化和SVM的纤维制备质量和能耗时序预测模型,进而得到反映纤维制备质量和能耗变化趋势的预测区间。评价结果表明,预测的变化区间与实际值相吻合,这对进一步掌握纤维制备质量和能耗的发展变化趋势具有指导意义。