En este estudio, se propusieron dos tipos de modelos basados en datos para predecir la producción de biogás a partir de la digestión anaerobia de compost de champiñones gastado suplementado con paja de trigo como fuente de nutrientes. Primero, se construyó un modelo de -vecinos más cercanos (-NN) ( = 1-10). El valor óptimo se determinó utilizando el método de validación cruzada (CV). En segundo lugar, se desarrolló un modelo de máquina de vectores de soporte (SVM). Se examinaron los modelos lineal, cuadrático, cúbico y Gaussiano como funciones de kernel. La escala del kernel se estableció en 6,93, mientras que la restricción de la caja () se optimizó utilizando el método de CV. Los resultados demostraron que para el modelo -NN ( = 2) fue de 0,9830 a 35 gradosC y 0,9957 a 55 gradosC. El modelo SVM basado en Gaussiana ( = 1200) proporcionó un de 0,9973 a 35 gradosC y 0,9989 a 55 gradosC, que son ligeramente mejores que los logrados por -NN. El modelo SVM basado en Gaussiana produjo de 0,598 a 35 gradosC y 0,4183 a 55 gradosC, que son un 58,4% y un 49,5% más pequeños, respectivamente, que los producidos por el -NN. Estos hallazgos implican que el modelado SVM puede considerarse una técnica robusta para predecir la producción de biogás en procesos de AD, ya que se pueden implementar sin necesidad de conocimientos previos sobre la cinética de producción de biogás.