随着现代科技的迅猛发展，特别是计算机的推广应用，预测模型的应用领域日趋扩大，从人文科学到思维科学，许多预测模型被应用并产生巨大的经济和社会效益，同时对指导人们认识新事物、开启建模新思路有很好的启示作用。

随着人们对卷烟烟气中的有害成分越来越关注，卷烟危害性的评价标准逐步由这些常规指标转向了主要有害成分。从目前的文献调研来看，以往的研究工作主要集中于卷烟设计参数的改变对卷烟烟气总粒相物、焦油、CO、烟碱以及卷烟的燃烧性、抽吸口数、感官质量的影响，并且这些研究基本是一些单因素的研究，无法给出一个较为系统和量化的卷烟设计框架来指导产品的设计，因此以往的研究结果很难对有害成分的设计控制有明确的指导意义。

为了在卷烟辅材设计环节中实现对卷烟烟气中7种有害成分、烟碱、焦油释放量的预测，多家中烟企业根据前期卷烟烟气7种有害成分、烟碱、焦油释放量与辅材的关系，分别建立了线性模型，估计出了模型的系数，从而预测辅材规格改变时，卷烟烟气7种有害成分、烟碱、焦油释放量。然而，上述的研究存在以下问题：①涉及的辅材设计参数较少。从实验设计方法看，以往的一些卷烟材料设计方面的研究工作多是采用单次单因子法，即每次实验只改变一个因子而其他因子保持不变的优化方法。这种方法当考察的因子较多时，实验样品数量大，实验周期长，尤其是对因子间具有交互作用的实验，还可能导致不可靠的甚至是错误的结论。②设计参数远超过当前工业企业卷烟辅材参数的设计范围，这可能导致模型预测结果出现较大偏差；为了弥补上述问题带来缺陷，采用统计优化法来进行试验设计，并且根据工业企业卷烟材料设计参数来确定实验参数设计范围，同时增加实验的频次。(www.daowen.com)

通常统计优化法包括下面几个步骤：①实验设计；②实验结果的数据分析，以得到合适的数学模型；③数学模型的检验，即方差分析；④求解最优化值及其校验。最常见的优化技术为中心组合设计法（central composite de-sign），采用该法能够在有限的实验次数下，对影响实验过程的因子及其交互作用进行评价，而且还能对各因子进行优化，以获得最佳的预测模型。借助预测模型，可以实现对不同的设计参数组合卷烟烟气中有害成分、烟碱、焦油释放量的预测，可以为低有害成分卷烟设计提供有力的技术支持，具有很强的社会效益和经济效益。