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支持向量机SVM在模式识别方面广泛应用，其表现出很好的预测能力。连铸结晶器的粘结漏钢预报系统具有非线性、复杂性的特点。根据粘结漏钢原理，采用最小二乘支持向量机LSSVM方法对结晶器温度样本进行识别研究，从而实现连铸过程的漏钢预报。仿真结果表明，LSSVM模型在小样本下同样能快速训练样本参数，识别能力很强，精度较高。