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提出一种基于动态加权最小二乘支持向量机（LS—SVM）的时间序列预测方法．动态加权LS—SVM能够跟踪时变非线性系统的动态特性，适合于系统辨识和时间序列预测；同时采用鲁棒方法确定权系数，以减小噪声的影响．将动态加权LS-SVM算法应用于工业PTA氧化过程中的4-CBA浓度预测，结果显示，动态加权LS—SVM预测精度高，能够有效减小噪声的影响．