机器嗅觉技术在目前不断发展,其中一个主要的应用是在易燃易爆等有毒气体的检测,而机器学习算法发挥着重大作用,其准确率和时间效率等都影响整个系统的性能。因此对于混合气体的分类和浓度预测方法的研究极为重要,本文基于集成学习方法进行混合气体的分类和浓度预测算法研究。针对数据在采集过程中存在的数据误差的问题,对数据集进行了探讨分析。利用基线处理和动态时间规整算法,将数据进行统一的预处理,补偿传感器阵列数据的漂移并将数据进行初步的筛选。特征处理对算法有较大影响,利用特征清洗,特征构建及主成分分析的特征提取方法,为后续提供更为有效的实验数据集。同时将特征进行可视化处理,初步分析数据的分类和回归难度。分析了混合气体分类算法较难的原因。通过随机森林算法的启发,本文提出了基于模拟退火参数调优的极端随机树模型,实现对混合气体的分类。利用了极端随机树节点分裂更加随机的特性,缩短了算法运行时间,与混合气体分类中时效性要求更为匹配。通过融合模拟退火算法将极端随机树算法进行参数调优。结果表明,本文所提出的混合气体分类方法能够有效的对一氧化碳、乙烯和甲烷进行分类,准确率达到了99.28%,同时时间效率较随机森林算法提高了66.85%。对气体浓度回归预测较差的原因进行了探讨,认为可以通过集成学习算法将多种算法融合来应对更为复杂的气体浓度预测问题。本文提出了基于Stacking模型的气体浓度预测算法。利用随机森林、极端随机树和GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)算法作为基学习器,经过Stacking融合后实现较强的泛化能力和较高的回归精度。并对网格搜索算法进行了探讨,将网格搜索参数调优应用到基学习器中,实现了融合网格搜索的Stacking回归模型。实验结果表明,一氧化碳浓度预测拟合优度为0.9901,乙烯浓度预测拟合优度为0.9913。本文认为所提出算法在回归拟合精度上有明显的效果,适用于浓度预测,为机器嗅觉算法的提供了借鉴和参考价值。