基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验，通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法，提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型，开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究．首先，使用代数化Wiebe方程的线性拟合，根据线性拟合精度选取单、双Wiebe模型．然后，使用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM) 算法拟合Wiebe方程得到相应的6个Wiebe参数，实现放热率Wiebe参数化．最后，基于该Wiebe燃烧参数，应用误差反向传播神经网络(back propagation neural network,BP-NN)和随机森林(random forest,RF)算法，开发了实用性更广泛的两种Wiebe燃烧预测模型，研究了不同边界条件下的燃烧规律．结果显示：代数Wiebe方程的线性拟合精度小于等于0.99000时放热率曲线更复杂，此时选用双Wiebe方程可得到高精度的Wiebe燃烧参数，反之选用单Wiebe方程即可；在1200 r/min和2200 r/min时选择双Wiebe方程对放热率进行拟合，拟合精度R~2均大于0.99000，误差平方和均小于0.01，通过Wiebe参数重新构建的放热率和实验放热率基本一致．基于LM算法的放热率拟合算法，可以很好地反映柴油机不同工况下的燃烧特征．对比两种不同的燃烧预测模型BP-NN和RF发现：BP-NN模型对一Wiebe形状因子m1和一Wiebe燃烧初始相位 φ_(01)的预测精度更高，而RF算法对一Wiebe燃烧比例α和燃烧结束相位 φ_(end)的预测精度更高，因此，针对不同燃烧参数选择不同预测模型可以有效提高Wiebe燃烧预测模型的精度．