在大型预焙铝电解生产过程中,电解温度是影响电解槽电流效率最直接、最重要的因素之一,而电流效率直接影响着节能减排得效果,因此对电解温度建模预测,对推进电解铝行业的节能减排意义重大。由于铝电解槽中熔融态的电解质具有高温、强腐蚀性等特点,采用常规的热电偶测温方法存在设备使用寿命短、不能长期连续测量、使用和维护成本高等问题；改进的动态测温方法测量误差大,且数据滞后,未能在工业现场得以推广应用,因此建立电解温度预测模型对铝电解槽的监控具有重要意义。论文针对此问题,将基于支持向量机的软测量技术引入到铝电解槽电解温度的预测中,以实现铝电解温度的在线检测。论文分析了电解槽工作电压、铝液水平、换极、氟化盐添加、下料、阳极效应等因素对电解温度的影响,确定了电解温度检测模型的输入变量。用支持向量机搭建了铝电解槽电解温度的预测模型,并在Matlab上进行了仿真分析。针对基于支持向量机的电解温度预测模型存在的参数不准确的问题,采用具有搜索寻优的遗传算法对电解温度预测模型进行了优化。仿真结果表明,使用支持向量机可以实现预焙铝电解槽电解温度的在线预测；引入遗传算法,对支持向量机进行优化后,模型的预测精度得到了明显提高。