随着5G和人工智能时代的来临,元器件的运行速度不断上升,对印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）的设计要求越来越高,电路布局更加复杂。PCB的高速效应导致了电路信号的失真更为普遍。信号完整性（Signal Integrity,SI）作为数字电路设计过程中一个不可避免的问题,极大的影响了电路系统的稳定性和信号的传输性能。因此,本文基于人工智能算法对SI分析的仿真技术进行研究,旨在通过构建易于理解和性能优异的高速信号通道模型来简化传统的SI仿真分析过程。一方面,通过学习模型所预测的信号眼图可以很好的反映整体电路的信号完整性。另一方面,通过眼图所表现出来的电路信息,电路设计师可以更加精确地调整电路设计参数。本文的主要工作如下。首先,本文分析了PCB设计参数与系统仿真眼图指标之间的联系,并分析了如何构建高速信号通道模型,以及论证了通过构建模型分析SI问题的方法的可行性。为了便于控制设计参数和分析其对高速信号通道模型的影响,本文基于DDR3（Double Data Rate 3,DDR3）传输线优化研究课题进行仿真实验。通过理论分析和仿真验证给出了信号反射和线间串扰对电路信号完整性的影响以及相应的眼图表现,并对眼图数据进行了采集。这为构建高速信号通道模型来映射信号眼图提供了理论和仿真基础,并为后续的建模工作准备了样本数据。其次,针对超参数快速优化算法支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）模型存在的运算量大以及预测时间长的难题,本文提出了改进算法——快速优化超参数-稀疏支持向量机（Fast Optimization Hyperparameter and Sparse Support Vector Machine,FOH-SSVM）算法来提高回归模型的整体性能。本文通过结合了改进算法的支持向量机（Support Vector Machines,SVM）来构建高速电路信号通道回归模型,并以此来预测眼图指标。实验结果表明,FOH-SSVM算法所需建模时间仅为超参数快速优化算法的1%,极大地降低了回归模型的建模时间。同时,该算法的预测准确率提高了8%,提高了模型的预测性能。最后,针对回归模型的可信度问题,本文结合两种模型解释方法即部份依赖性图（Partial Dependence Plots,PDP）和个体条件期望（Individual Conditional Expectation,ICE）图来解释回归模型实际输入与期望输出的内在联系。基于这两种解释方法,本文分别通过多层感知器（Multi-layer Perceptron,MLP）回归算法和梯度增强（Gradient Boosting,GB）回归算法分析由MLP神经网络构建的电路信号通道模型的可解释性。实验结果表明:1)高速信号通道的线宽、线间距以及介电常数三个特征参数之间的影响微弱,较为独立。2)线宽对回归模型的眼图预测结果起着主要作用。3)GB回归算法对于模型的解释效果比MLP回归算法更好,所需仿真时间也更短。