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玻璃生产线上对冷端玻璃板运动位置监测效果的好坏是安全、高效生产的关键，本文尝试了一种改进最小二乘支持向量机的数据拟合算法来对不同时刻冷端玻璃板的运动位置进行建模。支持向量机是针对小样本的新的学习机器，具有良好的泛化性。通过剪枝算法提高其快速性和稀疏性，并用遗传算法搜索向量机的参数，避免了参数选择的盲目性，获得了最优的参数，提高了预测能力。将此法与工程上常使用的非线性回归分析方法进行仿真比较，结果表明基于改进最小二乘支持向量机算法的拟合效果更好。