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针对智能预测控制中的预测模型，提出了最小二乘支持向量机（ LS-SVM）在线模型的递推算法，减少了矩阵求逆计算。当模型达到较高的精度后，每次迭代过程中当一个新的数据点加入到数据集，则把具有最小｜αi｜的数据点删除。不但解决了数据集规模的问题，而且提高了预测模型的精确性。通过仿真验证了基于在线LS-SVM模型的预测控制可以使系统快速、准确地跟踪期望输出，达到预期的控制效果。