为解决复杂生产线健康度难以评估、量化和预测的问题,提出一种将物元信息熵和支持向量机相结合的生产线健康度评估及预测方法.在评估方法中,设计了由设备运行状态、能源消耗、生产速率和生产效率为一体的立体交叉复合物元.采用层次分析法确定评价指标的理论权重,熵值法确定评价指标的客观权重,最终权重为理论权重和客观权重的联合权重.运用复合物元关联熵计算生产线的健康度;采用网格搜索法、遗传算法和粒子群对支持向量机进行参数寻优,对生产线历史健康度进行机器学习,建立健康度预测模型.实验证明,基于高斯核函数运用粒子群进行参数优化的支持向量机对健康度的预测效果突出.本文所提方法为生产决策提供数据支持和理论依据.